从基础研究到产业应用：第四届高光谱成像应用研讨会广州站勾勒技术发展新图景
继第四届高光谱成像应用研讨会—青岛站成功举办后。2025年7月4日，由江苏双利合谱科技有限公司和中山大学主办的广州站地区研讨会，在中山大学(广州校区南校园)成功召开。来自不同领域的专家、学者齐聚一堂，共同探讨高光谱成像技术在农林业、环境监测、地质勘探、医学、品质检测等不同领域的前沿**、研究成果和应用案例。
▲现场直击
中山大学董春雨教授为大家带来《基于“空-天”遥感协同的河口区咸潮监测技术》的报告。报告内容主要聚焦于咸潮上溯对河口区水资源**与水生态系统具有重要影响。针对传统站点监测方法存在的高成本、低效率等问题，本研究**性地提出了基于多源遥感数据的咸潮上溯监测技术体系。研究以珠江口磨刀门水道为示范区，通过同步获取无人机高光谱水表反射率与现场盐度数据，构建了四种高精度机器学习水表盐度遥感反演模型，并进一步将优化模型应用于卫星多光谱数据，成功实现了河口区大范围水体盐度时空动态监测。结果显示，构建的盐度遥感反演模型具有较高精度和稳定性，该方法可有效捕捉咸潮上溯过程的时空特征，对滨海城市及河口区智慧水资源管理等具有重要实践价值。本研究发展的"空-天"遥感协同监测技术框架，为河口盐度动态监测提供了新的解决方案。
▲中山大学 董春雨教授
阳光学院黄风华教授带来报告《基于高光谱遥感的湖库水质反演技术研究》。报告主要介绍为了提高城市周边湖库水质参数反演的精度和效率，引入深度学习和无人机高光谱技术。以福州市山仔水库为例，针对Chl-a、TP、TN和COD四项水质参数，分别设计和构建一种基于深度卷积残差神经网络的水质参数浓度回归预测模型（WQR-DCRNN），然后利用强化学习进行不同算法模型参数调优，并通过对比实验确定*优算法模型；*后，分别采用上述四种水质参数浓度预测模型对不同时间点相关水域的相应水质参数进行反演，得到不同时间点四种水质参数浓度的空间分布图，四种水质参数的反演精度显著提升且相对误差低于相关标准要求。四种水质参数浓度的空间分布态势，可为相关水库大规范水体污染评估和防治提供有益的决策参考。
▲阳光学院 黄风华教授
福建师范大学程志强副教授为大家带来《考虑亚热带山地森林复杂地形和树种结构的LAI反演研究》的报告。报告内容主要讲解森林冠层叶面积指数信息的准确获取是开展森林生态系统研究的前提，对增加碳汇、降低温室气体含量具有积极作用。亚热带山地是我国森林的主要生存场景，与其它场景相比，当前利用遥感手段反演亚热带山地森林叶面积指数的精度较低，而亚热带山地森林复杂的地形和树种结构是主要原因。针对这一问题，本研究借助无人机高光谱数据，发展了一套适合亚热带山地森林的叶面积指数遥感反演方法。方法首先对直射和散射辐射分别进行了校正，优化了植被指数计算精度。同时，针对树种引起的叶片叶绿素含量差异对LAI反演的影响，发展了基于非线性关系的协同反演算法，进一步提升了LAI反演精度。本研究可以补齐山地森林叶面积指数遥感反演领域的短板，为全球生态系统关键过程研究提供数据支撑。
▲福建师范大学 程志强副教授
中山大学地理科学与规划学院刘蓉副教授为大家带来《高光谱遥感影像跨场景分类研究》的报告。本报告主要介绍了高光谱遥感图像凭借其独特的光谱诊断能力，可实现地物的精细分类。然而，其高维特性使得分类模型对标注数据的需求量增加，而实际应用中标注工作依赖野外调查和专家知识，成本高昂且耗时，这一矛盾使得目标场景常面临训练样本不足的困境。跨场景分类方法通过利用带标注的源域数据辅助无标注目标域的分类任务，为解决这一问题提供了可行途径。本报告针对高光谱影像跨场景分类方法面临的光谱偏移、域间语义差异等挑战提出基于深度学习的解决方案。
▲中山大学地理科学与规划学院 刘蓉副教授
上海泽泉科技股份有限公司表型产品经理吕中贤为大家带来《植物表型测量技术在智慧农业中的应用》的报告。报告主要从不同维度介绍植物表型测量技术在智慧农业中的应用。报告从实验室尺度、温室尺度、田间尺度完整介绍了不同的表型测量技术原理以及应用。设备涵盖实验室表型测量技术、温室传送型表型测量技术、温室轨道式表型测量技术、田间轨道式表型测量技术、田间物联网分布式表型测量技术、机器人表型测量技术等，为相关科研工作者提供一套完整的植物表型测量解决方案。
▲上海泽泉科技股份有限公司表型产品经理 吕中贤
江苏双利合谱科技有限公司销售总监邓新强为大家带来《高光谱成像技术及新品介绍》的报告。本次报告详细介绍双利合谱高光谱成像系统全系的解决方案及应用。同时，本次报告带来双利合谱*新的产品介绍，开拓高光谱成像技术全新的应用方向。
▲江苏双利合谱科技有限公司销售总监 邓新强
广东省农业科学院设施农业研究所丘广俊副研究员为大家带来《基于高光谱成像的蓝莓品质检测分选装备研发》的报告。报告主要介绍通过开发从高光谱图像中提取蓝莓光谱的图像自动提取算法，运用机器学习与数据预处理方法，基于漫反射光谱数据成功建立了可溶性固形物的定量回归模型。经过训练优化模型，模型预测均方根误差为0.4431°Brix, 模型决定系数为0.8655。研究分析结果表明，本研究提出的基于漫反射高光谱成像可以有效检测蓝莓内部品质指标，并利用成像技术实现了蓝莓可溶性固形物的可视化分布图。基于已建立的检测模型，研制了一套蓝莓品质检测分选装备样机，实现对蓝莓果实糖度级别自动化分级作业。
▲广东省农业科学院设施农业研究所 丘广俊副研究员
华南理工大学蒲洪彬副教授为大家带来《高光谱在食品品质快速检测的应用与深度学习研究》的报告。本报告简单介绍高光谱的原理和使用方法，重点汇报高光谱在果蔬、肉品等农产品原料品质和过程监控中的应用成果，并介绍人工智能在高光谱食品品质检测中的应用情况。
▲华南理工大学 蒲洪彬副教授
广东药科大学肖雪副研究员为大家带来《近红外光谱技术助力中药质量控制：从离线走向在线》的报告。报告首先简介了中药质量控制与生产流程现状及发展趋势，介绍了中药生产过程智能控制系统的软硬件组成，基于生产全过程“原料-中间体-制剂”展示了近红外光谱快检的应用案例，*后针对近红外光谱技术的应用提出了一些思考。
▲广东药科大学 肖雪副研究员
无锡谱视界科技有限公司首*技术专家黄宇为大家带来《高光谱成像技术在果蔬品质智能检测中的应用》的报告。本报告针对不同的光谱成像方式有不同的优劣势，根据不同的行业应用特点，深度探析其在水生态环境、农业、食品**、工业分选等领域的应用。
▲无锡谱视界科技有限公司首*技术专家 黄宇
深圳大学石铁柱副教授为大家带来《多/高光谱图像智能处理方法》的报告。报告主要讲述多光谱及高光谱成像技术相较于传统RGB成像，能够获取更为丰富的光谱维度信息，在农业精准监测、生态环境评估、工业品质检测等关键领域展现出显著优势。然而，多光谱及高光谱成像技术在实际应用中面临数据获取环节严格的辐射与几何校正、复杂的图像增强与模型标定、以及智能处理算法与定量反演方法等挑战。本报告重点介绍研究团队在图像预处理、多维特征提取、多源图像融合、智能化识别建模及高精度定量反演等核心技术方向取得新进展。同时，报告将深入探讨智能算法在边缘计算设备部署过程中面临的实际挑战与技术瓶颈。
▲深圳大学 石铁柱副教授
