抽象的基于空间的高光谱发射器,例如大气红外发声器,红外大气发声干涉仪以及极性轨道卫星上的交叉轨射红外声音,可从中获得辐射度测量值,从中可以从中取回大气温度和湿度的利润。这些检索产品是在全球范围内提供的,其空间和时间分辨率需要补充传统的数据源(例如辐射量和模型场)。本文的目的是证明新一代卫星高光谱数据产品中的现有天气和环境监测中现有的努力如何受益。我们调查了如何在时间序列中使用所有四个操作声音器的检索来监测导致严重当地风暴爆发的前向环境。我们的结果表明,独立,一致和高质量的高光谱信息对实时监视应用程序的潜在受益。
地理信息系统(GIS)和遥感是诊断和管理有问题的土壤的重要工具。有问题的土壤由于盐度,酸度和结构不佳的问题而存在着环境管理和农业的主要障碍。大规模的土壤条件监测是通过遥感来实现的,遥感使用卫星成像和航空摄影来收集反映不同土壤质量的光谱数据。经过处理和检查后,这些数据可以显示土壤恶化的趋势,并指出需要注意的位置。通过提供用于管理,组织和评估土壤数据的地理框架,GIS可以增强遥感。为了构建详细的地图和土壤条件的模型,它可以将遥感数据与其他地理空间信息(例如地形,土地使用和气候数据)集成。使用GIS可以找到空间相关性和趋势,这对于制定管理计划和检测土壤问题很有用。
图 1. (a) 单层 (1L) MoSe 2 和 ReS 2 晶体结构。上图显示晶体结构的侧视图,下图显示晶体结构的顶视图。侧视图显示了这些层状材料上偶极子平面内取向的示意图。(b) 样品 1 (S1) 的 ReS 2 -MoSe 2 异质结构的光学图像。插图是样品侧视图的示意图。(c) MoSe 2 、ReS 2 和 HS 区域的拉曼光谱。HS 拉曼光谱由来自各个 1L 区域的不同振动模式组成。(d) 在透明蓝宝石基板上制作的类似异质结构的三个不同区域的吸收光谱数据(样品 2,S2)。MoSe 2 A 和 B 激子峰清晰可见,ReS 2 较低能量吸收峰用箭头标记。HS 光谱由两个 1L 区域的峰组成。
图1。(a)单层(1L)Mose 2和Res 2晶体结构。顶部面板显示侧视图,底部面板显示了晶体结构的顶视图。侧视图显示了这些分层材料中偶极子的面内方向的示意图。(b)样品1(S1)的Res 2 -Mose 2异质结构的光学图像。插图是样本侧视图的示意图。(c)来自Mose 2,Res 2和HS区域的拉曼光谱。HS拉曼光谱由单个1L区域的不同振动模式组成。(d)在透明蓝宝石基板上制成的类似异质结构的三个不同区域的吸收光谱数据(样品2,S2)。Mose 2 A和B兴奋峰清晰可见,RES 2用箭头标记较低的能量吸收峰。HS光谱由两个1L区域的峰组成。
高光谱摄像机是精确农业,生物多样性监测和生态研究的关键促进技术。因此,这些应用程序助长了对在这种环境中广泛部署的设备的日益增长的需求。当前的高光谱摄像机需要在后期处理上进行大量投资,并且很少允许进行直播评估。在这里,我们介绍了一个新型的高光谱摄像机,该相机结合了活光谱数据和高分辨率图像。此相机适合与机器人技术和自动监控系统集成。我们探索了该相机用于应用程序的实用性,包括叶绿素检测和与植物健康有关的光谱指数显示。我们讨论了这种新型技术和相关的高光谱分析方法的性能,以支持英国Wytham Woods的草地栖息地的生态研究。
摘要。本文旨在概述 PRISMA(PRecursore IperSpettrale della Missione Applicativa)任务及其相关的科学预见应用。该任务开发计划实际上处于 C 阶段,完全由 ASI 资助。PRISMA 是一种具有创新电光仪器的地球观测系统,它将高光谱传感器与全色中分辨率相机相结合,利用 ASI 在“小型任务”(例如AGILE)、高光谱有效载荷(例如Hypseo、联合高光谱任务/JHM)、卫星平台(MITA/PRIMA)以及跟踪中心和遥感数据处理中心(COSMO-SkyMed 和 CNM – 多任务国家中心)领域的投资。用户部分提供了全系列的任务产品,包括以下 0、1 和 2 级产品,适用于高光谱和全色数据:在此框架内,已开始进行五项科学研究,研究一些特定的高光谱应用主题和高光谱数据处理程序。
摘要 — 过去二十年,高光谱遥感技术取得了长足进步。目前,机载和星载平台上的传感器覆盖了地球表面的大片区域,具有前所未有的光谱、空间和时间分辨率。这些特性使大量需要精细材料识别或物理参数估算的应用成为可能。这些应用往往依赖于复杂的数据分析方法。困难的根源在于高光谱数据的高维度和大数据量、光谱混合(线性和非线性)以及与测量过程相关的退化机制,如噪声和大气影响。本文介绍了一些相关的高光谱数据分析方法和算法的教程/概述,分为六个主要主题:数据融合、解混、分类、目标检测、物理参数检索和快速计算。在所有主题中,我们描述最先进的技术,提供说明性示例,并指出未来的挑战和研究方向。
rithms到开源癌症数据集,通过其光谱数据来完善对癌细胞的检测和分类。我们评估了受监督和无监督学习模型在处理振动光谱中的功效,重点是提取特征,降低降噪和模式识别。这些技术应用于开源数据,从而鉴定了与各种癌症类型相关的生物标志物。我们的结果证明了ML增强振动 - 分析在区分恶性细胞和良性细胞方面的精度和潜力。我们的研究强调了ML驱动的振动光谱的功能,以创建适合临床部署的成本效益,实时诊断工具。通过利用开源罐头数据,本研究不仅验证了我们方法的鲁棒性,而且还为更广泛的癌症研究界提供了宝贵的见解。这些发现为未来的创新铺平了道路,以早期检测和个性化治疗策略。
通过常规1,3-二极化的环载反应的硫唑 - 1,2,3-三唑杂种杂种2-(3-甲基甲基-4-(Prop-2-yn-1-氯氧基)苯基)-4-甲基硫代苯基硫酸苯甲酯基于单击反应。光谱数据,例如IR,1 H-NMR,13 C-NMR和质量,用于表征分子结构。合成的化合物对人胶质母细胞瘤细胞系的体外抗癌作用。与参考药物Temozolomide相反,一些IC 50值的有效活性为10.67±0.94 µm,4.72±3.92 µm和3.20±0.32 µm。针对胸苷酸合酶的计算研究表现出有利的对接得分和结合相互作用,例如H-键,π-π堆积和π-硫。©2025 SPC(SAMI Publishing Company),《亚洲绿色化学杂志》,用于非商业目的。
摘要。本文旨在概述 PRISMA(PRecursore IperSpettrale della Missione Applicativa)任务及其相关的科学应用。该任务开发计划实际上处于 C 阶段,完全由 ASI 资助。PRISMA 是一种具有创新电光仪器的地球观测系统,它将高光谱传感器与全色中分辨率相机相结合,利用 ASI 在“小型任务”(例如 AGILE)、高光谱有效载荷(例如 Hypseo、联合高光谱任务/JHM)、卫星平台(MITA/PRIMA)以及跟踪中心和遥感数据处理中心(COSMO-SkyMed 和 CNM – 多任务国家中心)领域的投资。用户部分提供了全系列的任务产品,包括针对高光谱和全色数据的以下0级、1级和2级产品:在此框架内,已启动五项科学研究,对一些特定的高光谱应用主题和高光谱数据处理程序进行研究。