智能拍照式叶面积仪检测方案_智能拍照式叶面积仪行业应用

叶面积指数测定仪检测植物叶面积什么指数
叶面积指数测定仪检测植物叶面积什么指数

厂商：山东云唐智能科技有限公司

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多功能的快速叶面积分析、根系分析解决方案
多功能的快速叶面积分析、根系分析是农业科研人员急切祈盼使用的分析系统。最新技术是用普通的数码相机在野外拍照来获取叶面积信息，图像带回实验室后，导入电脑后即可大批量的全自动分析获取结果数据，而与叶片的厚薄、形状无关，可确保获得0.4%以内的重复性误差。最新技术在根系分析问题上，也可大批量的全自动分析获取结果数据，而且还可修正编辑自动分析结果中的错误点，可获得100%的分析正确性。

厂商：杭州万深

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叶面积测量仪检测叶片叶面积的操作步骤
使用叶面积测量仪来检测植物叶片的叶面积是一个常见的操作，可以帮助您获得准确的叶片表面积数据。

厂商：山东蓝虹光电科技有限公司

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叶面积测量仪检测植物叶片长度的实验步骤
叶面积测量仪检测植物叶片长度的实验步骤

厂商：山东云唐智能科技有限公司

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WinDIAS3植物叶面积和图像快速分析系统在北京林业大学的应用
单叶片或多叶片叶面积、周长、长度、宽度等形态学参数的批量处理，和大量叶片彩色图像分析快速处理能力集于一身

厂商：沃德精准（北京）科贸有限公司

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《Remote Sensing》--S185精准农业应用案例：大豆叶面积指数反演
叶面积指数（LAI）是植物生长和产量的重要指标，高光谱遥感是一种快速、无损监测技术，可在不破坏植物组织结构的前提下，实现对作物生长季营养状况的监测。S185画幅式机载高速成像光谱仪可方便搭载在无人机上快速获取高光谱遥感年数据，因此，利用S185可以快速、精确、实时地对植物LAI进行估测，对于植物生长长势监控、产量估算以及病虫害防治具有重要的作用。

厂商：北京安洲科技有限公司

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WinDIAS3植物叶面积和图像快速分析系统完成在北京林业大学的安装培训
我司在上周对北京林业大学客户购买的WinDIAS3植物叶面积和图像快速分析系统进行了安装调试，对软硬件操作进行了详细的操作培训，为该系统在老师们接下来大量叶片的处理工作中发挥应有的作用打下坚实基础。

厂商：沃德精准（北京）科贸有限公司

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西北农林科技大学基于机载成像光谱仪估算棉花叶面积指数
UHD185机载高速成像光谱仪是国内首款全画幅、非扫描、实时成像的机载高光谱成像系统，具有革命性的全画幅高光谱成像技术，是目前高速成像光谱仪的最轻版本，综合了高速相机的易用性及高光谱精度为一体。UHD185机载高速成像光谱仪可在1/1000秒内得到450-950nm范围内125个通道的数据立方体。UHD185搭载的小型多旋翼无人机，采用了双飞控系统与自动开伞功能，大大提高了系统的安全性；通过配置多轴增稳云台，可获取质量极高的高光谱立方体数据，从而无需进行后期的IMU校正；通过预设飞行航线可实现全程自动航线飞行，极大提高了多旋翼无人机的可操作性。UHD185机载高速成像光谱仪自带的Cube Ware光谱数据处理软件可进行光谱批量处理、光谱目标分类等多种功能，并提供开源代码便于用户后期开发与系统集成。

厂商：北京安洲科技有限公司

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番茄叶面喷施硅和钙对果实硬度及相关生理代谢的影响
以番茄品种' 红双喜' 为试材，研究了生长期叶面喷施硅，钙对果实硬度，细胞壁组成物质以及细胞壁代谢相关酶活性的影响。

厂商：北京盈盛恒泰科技有限责任公司

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紧凑型光谱仪在草地遥感方面的应用方案
无人航空载具（UAV）和光谱仪可共同应用于多种遥感测量中，前景广阔。应用包括植物和土壤特性表征（诸如归一化植被指数，它测量了特定环境中的植被数量）；为判定叶面积指数而进行图像检测（测定植物冠层，测量生物量、叶绿素浓度和植被覆盖率）。了解植物特征有利于实现更有效的作物管理和侵蚀控制。

厂商：海洋光学亚洲公司

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谷子叶绿素含量高光谱特征分析及其反演模型构建
无人机遥感技术以其高时空分辨率、低干扰及使用简便灵活的优点，填补了现有农业监测技术的缺陷，被广泛用于监测大田作物的氮素含量、叶绿素、叶面积指数等生理生化指标。

厂商：江苏双利合谱科技有限公司

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Sunscan植物冠层分析仪在江苏大学完成安装和操作培训
江苏大学的老师将Sunscan植物冠层分析仪应用于农作物的植物叶面积指数测量，近期完成了仪器的安装和操作培训。

厂商：沃德精准（北京）科贸有限公司

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水泥勃氏比表面积仪做水泥的比表面积测定方法
水泥勃氏比表面积仪采用高可靠单片机和集成电路，软、硬件采用多种抗干扰技术，采用EEPROM存储现场的工作数据，水泥勃氏比表面积仪具有停、掉电数据不丢失，自动计时，自动测温，自动检测水位，自动检测仪器工作状态，自动计算并显示结果，全自动测量，无人为误差，简单准确讯速方便。

厂商：上海荣计达仪器科技有限公司

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贝士德仪器：煤的比表面积测定
比表面积是指每克固体物质所具有的表面积。煤的比表面积也就是每克煤所具有的表面积．以m3/g 来表示．固体表面都有吸附特性，煤对气体和液体有吸附现象。由煤经过特殊加工制成的活性炭其表面积可达1000m3/g ，是一种广泛应用的良好吸附剂。在吸附现象中起主要作用的是表面积和孔隙率，因而吸附作用的强弱与表面积有密切的关系。表面积越大，吸附作用也越强．煤的比表面积是煤的特殊加工工艺和气化工艺的一项重要的参数。最广泛，最普遍应用的是BET 法计算比表面积。因为氮气是化学惰性气体，而且在液氮温度下不易发生化学吸附，所以低温氮吸附法是最常用来测比表面积的一种方法。

厂商：贝士德

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智能脱气为原料药及辅料的比表面积测定提供保障
在进行气体吸附实验或测定之前，必须清除固体样品表面及孔道中的水汽和杂质气等污染物。这个样品制备过程一般在真空加热的条件下进行，被称作脱气。由于脱气温度、脱气时间以及脱气真空度都与比表面积值有关，所以不同的脱气条件，会导致不同的 BET 比表面积结果。如何避免因样品处理引起的误差？你是否曾经为如何才算脱气完成而苦恼？你的MOF 或COF 样品是否因为脱气不当导致孔道坍塌？你的药品和辅料是否因为脱气温度过高导致分解？本文将为您解答这些疑问，抛弃这些烦恼。

厂商：理化联科（北京）仪器科技有限公司

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贝士德仪器：纳米多孔超高比表面积超细纤维
采用电纺法制备超细纤维, 利用相分离沥滤机理致孔, 也称为“电纺-相分离-沥滤”法(Electrospinning-Phase separation-Leaching, EPL), 制备纳米多孔超高比表面积超细纤维. 将聚丙烯腈(PAN)和聚乙烯基吡咯烷酮(PVP)溶于共溶剂中进行电纺, 获得共混物超细纤维, PAN与PVP发生相分离, 利用PVP溶于水的特点沥滤洗出PVP而致孔. 采用场发射扫描电子显微镜(FESEM)观察纤维表面和截面结构, 并用比表面测定仪测量超细纤维的比表面积. 结果显示, 纤维比表面积随电纺溶液中PVP含量增加而增大, 直径为2130 nm PAN多孔纤维的比表面积达到了70 m2/g以上, 超细纤维的截面呈现多孔结构, 孔尺寸约30 nm.关键词电纺纳米多孔超细纤维超高比表面积相分离聚丙烯腈场发射扫描电子显微镜

厂商：贝士德

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机载高光谱成像仪监测玉米群体生长信息
北京欧普特科技有限公司于今年8月份协助中国农科院作物所在新乡综合试验基地用无人机搭载推扫高光谱成像仪Nano-Hyperspec对各实验处理田块获取高光谱成像数据，进行长势监测分析。通过与地面实测数据进行对比分析，利用高光谱成像仪采集的光谱信息构建的多种光谱特征与玉米叶面积指数、叶片氮含量、氮积累量等关键农学指标具有显著相关关系，能够反映不同实验处理间的差异性。为探索实现玉米生长动态监测及营养状况诊断提供了有效的技术途径。

厂商：北京欧普特科技有限公司

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电气工程师这一刻的惊叹：原来拍照就能检修设备
FLIR C2口袋式红外热像仪，却可以让电气工程师的设备检修工作，真的变得如此洒脱，只要使用C2拍照记录，便可发现设备的缺陷。

厂商：菲力尔中国

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PlantScreen植物表型成像分析系统应用——莴苣的盐分胁迫表型分析
美国农业部（USDA）的科学家尝试确定莴苣盐胁迫的关键生理性状，用于筛选高耐盐的莴苣品种。从最开始，他们就把关注点放在了叶绿素荧光动力学分析上。与传统的作物表型测量（鲜重、叶面积、叶绿素指数、CO2同化速率等）相比，一方面光系统对各种生物和非生物胁迫因素都非常敏感，而叶绿素荧光成像分析可以无损地直接测量胁迫对光系统的损伤程度和机理；另一方面，叶绿素荧光成像分析技术与自动传送系统集合，能够实现对大量样品的高通量无损快速检测，非常适用于作物品种的筛选。他们使用的PlantScreen XYZ植物表型成像分析系统就能够将这两方面的优势完美地结合起来。

厂商：北京易科泰生态技术有限公司

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比表面积仪|比表面积测试在垃圾发电行业的应用
垃圾发电产生的飞灰的孔隙结构对飞灰的比表面积和孔容积也有很大影响。飞灰的孔隙结构是由丰富的毛细管、裂缝型孔所组成，其中存在许多封闭孔隙，随着飞灰粒径的减小，这些封闭的孔隙被打开，形成开放型的孔隙，从而气体可以扩散进去。比表面积和孔容积都会有明显的增大。

厂商：北京精微高博科学技术有限公司

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大面积阴极发光高谱成像用于地质矿石检测
长期以来阴极发光成像是地质研究的有力工具。最新的技术说明（technical note）为您讲解大面积高光谱阴极发光成像的采集模式。大面积（large area）光谱采集模式主要用于面积较大标本的阴极发光成像，例如锆石和其他矿物。为了达到大面积阴极发光成像，特地调整光学模组中的光学器件，故意使狭缝平面中的CL焦点散焦。通过这一技术，我们就可以均匀地收集到较大阴极发光视场（FOV），视场大约~300× 200μ m2。通过调整狭缝宽度，平衡高效率（HE）和视野大小（与正常CL采集相比）

厂商：苏州德尓微仪器有限公司

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水泥比表面积测定仪
水泥勃氏比表面积仪采用EEPROM存储现场的工作数据，具有停、掉电数据不丢失，自动计时，自动测温，自动检测水位，自动检测仪器工作状态，自动计算并显示结果，全自动测量，无人为误差，简单准确讯速方便。

厂商：上海荣计达仪器科技有限公司

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比表面积测试在导热粉体行业的应用
球形氮化硼比表面积大，可使氮化硼在聚合物内的添加量更高，进而获得更高的热导率性能。JW-BK222基础型比表面及孔径分析仪，采用静态容量法气体吸附原理，能准确测试氮化硼比表面积，该产品配置2个独立并列分析站，同时并列独立测试；可同时进行2个样品的真空加热脱气，另可选配外置式4站真空加热脱气机，提高测试效率，满足企业研发日常测试需求。

厂商：北京精微高博科学技术有限公司

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样品拍照怎么提高效率减少错误？适合样品多的第三方检测机构
在样品拍照的三个环节，TPMS代替人力操作，借助TPMS软件的独有优势，除了点点手机拍照，老师什么都不做，TPMS自动完成“照片传输到电脑、照片附加样品编号、修改照片文件名、等比例压缩照片、照片归类“等动作。节省三分之二的人力和时间，全面优化样品拍照的工作流程。

厂商：绿巨研科贸易(上海)有限公司

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Ecodrone® 高光谱-LiDAR一体式无人机遥感系统应用于城市森林结构测量和生态功能评估
城市森林结构的测量是评估城市森林生态功能的前提，如城市热岛缓解、去除空气污染、碳储存、建筑能耗改造和减少雨水径流等。对城市森林结构和功能的有效评估，可以更好的约束其碳汇作用，并加深城市化对生态系统影响的理解。传统上使用的样地抽样方式存在耗时、耗力、环境限制及抽样误差等缺点，且结果无法表征整个城市的森林空间分布。而无人机遥感系统凭借覆盖范围广、采集速度快、重访周期短、省时省力等特点，为城市森林物种分布、叶面积指数（LAI）计算和碳储存预估等工作提供了新的解决方案。Ecodrone® 一体式高光谱-LiDAR无人机遥感系统，结合了自主研发的Ecodrone系列无人机和国际知名高光谱成像技术、机载LiDAR技术，一次飞行可同时获取高光谱、激光雷达及高清RGB数据，可助力森林结构调查、树木表征、生物固碳及碳储存研究等领域。

厂商：北京易科泰生态技术有限公司

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高光谱遥感技术在农林业中的应用
高光谱技术不仅能识别农作物和植被的类型,而且还可以监测农作物长势和反演农作物的理化特性。在植物科学、精准农业、林业、矿业和环境科学等应用领域内，它都是非常理想的应用工具。高光谱遥感分析技术在农作物营养诊断方面有很好的应用,可诊断农作物的主要生化参数,如氮素、叶绿素、叶面积指数(LAI)和水分等多项指标。仪器可对地面植株群体尺度上的获取光谱信息用于植物生理状况以及逆境指示研究，可以广泛地应用于农作物估产、中药材种植、植物环境胁迫、植物病虫害等应用领域。

厂商：北京安洲

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动态色谱法比表面积测试原理及比表面积测试过程
动态色谱法比表面积测试原理及比表面积测试过程的详细介绍,本图片详细介绍了比表面积测试过程和动态色谱法比表面积测试原理.

厂商：贝士德

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SoilScope控制型蒸渗实验系统应用|基于修正遗传算法的夏玉米作物系数及蒸散发估算
农田蒸散量是作物蒸腾量和土壤蒸发量的总和，准确估算农田蒸散量对制定合理的灌溉计划至关重要，进而对农作物的增产保收具有重要的意义。淮河流域是中国主要的农业生产基地，而夏玉米是淮河流域最主要的粮食作物之一。为研究夏玉米全生育期蒸散估算模型，反映夏玉米逐日作物系数及蒸散量的变化，为当地的农业生产活动提供指导，采用五道沟水文实验站SoilScope控制型蒸渗实验系统(称重式蒸渗仪)及气象要素实测数据，应用遗传算法，构建夏玉米全生育期单作物系数蒸散模型，得到其4个生长阶段的作物系数估算值。其中，参考作物蒸散量采用FAO Penman-Monteith公式计算；对估算误差较大的发育期，利用叶面积指数和发育期天数构建调整模型，对发育期作物系数进行数值修正，取得了较好的效果，并进一步估算蒸散量，最终得到遗传算法与多项式回归相结合的夏玉米蒸散估算模型。

厂商：北京澳作生态仪器有限公司

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锂电池正极材料比表面积测量的重要性
锂离子电池的制造成本中，正极材料占比最高，将近一半(40%-46%)。因此，正极材料是影响锂离子电池性能好坏的关键，其种类和质量直接决定锂离子电池的性能与价格，质量恒定中比表面积大小是重要的指标之一。比表面积大小直接影响其活性物质的容量发挥，进而影响倍率、循环性能；同时比表面积不同的正极材料对电池生产过程中的涂布工艺要求也不同。针对材料不同选择什么型号的比表面积仪变得尤为重要。

厂商：贝士德仪器科技（北京）有限公司

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SoilScope生态观测控制实验系统在基于气象-生理的夏玉米作物系数及蒸散估算中的应用
准确估算作物系数对预测作物实际蒸散量和制定精准的灌溉计划至关重要。为反映作物逐日作物系数变化，综合考虑气象和生物因子对作物生长的共同影响，采用五道沟水文实验站大型称重式蒸渗仪夏玉米实测蒸散及气象数据，基于地温及叶面积指数建立了气象-生理双函数乘法模型，并结合梯度下降法对模型进行了精度优化。结果表明，在整个玉米生长期中，作物系数实测值和计算值平均绝对误差为0.12，均方根误差为0.15，相关性为0.91，蒸散量实测值与计算值平均绝对误差为1.0 mm/d，均方根误差为4.5 mm/d，相关性为0.75。该模型计算的全生育期蒸散量准确率（误差在2～3mm/d 以内）相比使用联合国粮农组织（FAO）推荐的作物系数计算所得准确率提高了3倍以上，可更精确用于作物系数及蒸散量计算。

厂商：北京澳作生态仪器有限公司

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