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2025-01-21 09:33:29遙感新技術(shù)
遙感新技術(shù)是指近年來(lái)在遙感領(lǐng)域涌現(xiàn)的一系列創(chuàng)新技術(shù)和方法。它涵蓋了高分辨率遙感、雷達(dá)遙感、紅外遙感、多光譜遙感等多個(gè)方面，具有更高的空間分辨率、時(shí)間分辨率和光譜分辨率。這些新技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)地球表面更精細(xì)、更準(zhǔn)確的觀測(cè)和監(jiān)測(cè)，為資源調(diào)查、環(huán)境監(jiān)測(cè)、災(zāi)害預(yù)警、城市規(guī)劃等領(lǐng)域提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支撐。遙感新技術(shù)的快速發(fā)展，不僅推動(dòng)了遙感科學(xué)的進(jìn)步，也促進(jìn)了相關(guān)應(yīng)用領(lǐng)域的發(fā)展和創(chuàng)新。

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2021-09-06 11:15:02【邀請(qǐng)函】第二屆水質(zhì)高光譜遙感新技術(shù)交流研討會(huì)，期待您的報(bào)名與咨詢(xún)
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2023-07-11 11:13:19超臨界干燥技術(shù)是近年來(lái)發(fā)展起來(lái)的化工新技術(shù)
一般常用的干燥技術(shù),如常溫干、烘烤干燥等在干燥過(guò)程中常常不可避免地造成物料團(tuán)聚,由此產(chǎn)生材料基礎(chǔ)粒子變粗,比表面急劇下降以及孔隙大量減少等結(jié)果,這對(duì)于納米材料的獲得以及高比表面材料的制備極其不利。超臨界干燥技術(shù)是在干燥介質(zhì)臨界和臨界壓力條件下進(jìn)行的干燥,它可以避免物料在干燥過(guò)程中的收縮和碎裂,從而保持物料原有的結(jié)構(gòu)與狀態(tài),防止初級(jí)納米粒子的團(tuán)聚和凝并,這對(duì)于各種納米材料的制備極具意義。我們實(shí)驗(yàn)室應(yīng)用超臨界干燥技術(shù)已經(jīng)成功地制備出多種氣凝膠[2～5]。氣凝膠是一種以納米粒子或高聚物分子為骨架組成的超低密度多孔固體材料,國(guó)外稱(chēng)為“凍煙”,由于氣凝膠具有納米材料的基本特性,更具有極低密度、高孔隙率以及耐溫隔熱等特性,因此它在航天、催化、吸附等領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景。實(shí)驗(yàn)裝置由溶膠-凝膠過(guò)程得到的醇凝膠固態(tài)骨架周?chē)嬖谥罅咳軇?包括醇類(lèi)、少量水和催化劑),超臨界干燥工藝是目前獲得氣凝膠的最 好方法。典型的超臨界干燥裝置,該裝置的關(guān)鍵部分是溫度的控制和壓力的控制。溫度控制通過(guò)電爐和控溫器來(lái)達(dá)到,氣體鋼瓶通過(guò)減壓法調(diào)節(jié)輸入干燥容器的壓力,根據(jù)干燥介質(zhì)的特定臨界參數(shù),調(diào)節(jié)超臨界干燥裝置中所需要控制的溫度和壓力。表1列出的是一些干燥介質(zhì)的臨界參數(shù)。目前最常用干燥介質(zhì)是甲醇、乙醇和二氧化碳三種,由于甲醇、乙醇易燃、易爆,故大規(guī)模制備時(shí)仍采用二氧化碳。控制技術(shù)及注意點(diǎn)以采用二氧化碳作為干燥介質(zhì)進(jìn)行超臨界干燥為例,可說(shuō)明應(yīng)用超臨界干燥技術(shù)制備氣凝膠的要點(diǎn)。將醇凝膠置于超臨界干燥的高壓容器中,通過(guò)控溫器將其溫度降至4～6°C。打開(kāi)二氧化碳鋼瓶的減壓閥,從高壓容器上部通入二氧化碳,隨著二氧化碳?xì)怏w不斷通入,二氧化碳達(dá)到液2汽兩相平衡,其中下層是液態(tài)二氧化碳,此時(shí)凝膠中的乙醇溶劑可逐步被液態(tài)二氧化碳完全所取代。然后以一定的速率升溫,液體二氧化碳開(kāi)始逐漸膨脹,壓力首先達(dá)到臨界壓力,繼續(xù)升溫,通過(guò)釋放少量二氧化碳,保持壓力不變,最 終達(dá)到預(yù)先所選擇的臨界溫度,即達(dá)到臨界狀態(tài)。在臨界狀態(tài)下保持一定時(shí)間,使凝膠孔隙中液體全部轉(zhuǎn)化為臨界液體,然后在保持臨界溫度不變的情況下,通過(guò)排泄閥緩慢地釋放出干燥介質(zhì)二氧化碳流體,直至達(dá)到常壓為止。在二氧化碳流體釋放過(guò)程中,體系點(diǎn)沿著臨界等溫線變化,臨界流體不會(huì)逆轉(zhuǎn)為液體,因而可在無(wú)液體表面張力的條件下將凝膠分散相驅(qū)除,當(dāng)溫度降至室溫時(shí),即制得氣凝膠。超臨界干燥操作過(guò)程中應(yīng)注意以下幾點(diǎn):(1)用干燥介質(zhì)(液態(tài)二氧化碳)替換凝膠中乙醇溶劑的速度必須足夠緩慢,以保證凝膠中乙醇溶劑被液態(tài)二氧化碳完全取代,溶劑替換過(guò)程一般約需8～48h。(2)凝膠中的液體達(dá)到臨界狀態(tài)需要一個(gè)穩(wěn)定過(guò)程,以使各部分都達(dá)到臨界條件,因此必須在臨界狀態(tài)下保持一定時(shí)間。(3)在保持臨界溫度不變的條件下緩慢地釋放出流體,使體系點(diǎn)沿著臨界等溫線變化,以防止臨界流體逆轉(zhuǎn)為液體。(4)在溶劑交換和超臨界干燥過(guò)程往往會(huì)有易燃、有毒溶劑的蒸氣釋放出來(lái),因此要注意安全問(wèn)題。
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2023-06-12 10:35:36轉(zhuǎn)載 | 高光譜遙感數(shù)據(jù)處理系列（六）監(jiān)督分類(lèi)
高光譜遙感數(shù)據(jù)處理系列（六）非監(jiān)督分類(lèi)是一種面對(duì)數(shù)據(jù)本身的分類(lèi)方法，與之相對(duì)應(yīng)的：監(jiān)督分類(lèi)，則是面向先驗(yàn)知識(shí)的分類(lèi)方法。監(jiān)督分類(lèi)是指給定已知類(lèi)型的數(shù)據(jù)，通過(guò)建模的方式將這些數(shù)據(jù)與對(duì)應(yīng)的類(lèi)型建立映射關(guān)系，并將這種關(guān)系應(yīng)用到未知類(lèi)型的數(shù)據(jù)上的過(guò)程。如果每種類(lèi)型用一個(gè)數(shù)字來(lái)表示，分類(lèi)任務(wù)可以看做回歸分析的一種特例。主界面分區(qū)ROI工具監(jiān)督分類(lèi)需要有已知類(lèi)型的數(shù)據(jù)集作為先驗(yàn)知識(shí)進(jìn)行訓(xùn)練，稱(chēng)為訓(xùn)練集。一般可以通過(guò)目視解譯，或者實(shí)地樣方調(diào)查的方式獲取訓(xùn)練集。構(gòu)建訓(xùn)練集的方法如下：在主菜單②工具欄中點(diǎn)擊打開(kāi)Region of Interest（ROI) Tool，進(jìn)行興趣區(qū)選?。篟OI工具最基本的ROI選取過(guò)程如上圖所示，首先選擇①工具添加新的ROI范圍，在②中調(diào)整ROI的名稱(chēng)和顏色，在③中選擇繪制ROI的圖形形狀，④在圖上繪制ROI，完成后右鍵Accept shape type。如果想要繪制帶有空洞的圖形，可以點(diǎn)擊復(fù)選框⑤所示的Multi Part復(fù)選框，然后在影像上繪制兩個(gè)疊加的圖形，完成后右鍵 Accept。使用File可以進(jìn)行ROI圖層的讀取與保存如果選取好了ROI可以使用Options可以利用對(duì)ROI本身進(jìn)行融合（Merge（Union/Intersection）ROI）,計(jì)算離散度（Compute ROI Separability），或者使用對(duì)ROI范圍內(nèi)的圖像進(jìn)行統(tǒng)計(jì)（Compute Statistics from ROIs）。另外也可以使用ROI對(duì)圖像進(jìn)行裁剪。除了使用不同形狀進(jìn)行框選，還可以使用像元，自動(dòng)區(qū)域生長(zhǎng)，閾值選取等方式產(chǎn)生ROI。在ENVI的幫助文件中詳細(xì)介紹了這些工具的使用方法。在主界面①菜單欄 Help 中打開(kāi)-> 在左側(cè)Contents選項(xiàng)卡中的:book:ROIs, Vectors, Annotations，請(qǐng)讀者自行查閱。監(jiān)督分類(lèi)在訓(xùn)練集選擇完畢后就可以進(jìn)行監(jiān)督分類(lèi)，ENVI中提供了多種監(jiān)督分類(lèi)的工具，包括：平行六面體（Parallelepiped）最 小距離（Minimum Distance）馬氏距離（Mahalanobis Distance）最 大似然（Maximum Likelihood）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Neural Net）支持向量機(jī)（Support Vector Machine）波譜角（Spectral Angle Mapper）這里我們介紹兩種監(jiān)督分類(lèi)方法，最 大似然法和波譜角方法。01最 大似然法在ENVI的幫助文件中詳細(xì)介紹了各種分類(lèi)方法的原理。在主界面①菜單欄 Help 中打開(kāi)-> 在左側(cè)Contents選項(xiàng)卡中Classification->Supervised Methods中，最 大似然法定義為:最 大似然分類(lèi)假設(shè)每個(gè)波段中每個(gè)類(lèi)別的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)呈正態(tài)分布，并計(jì)算給定像素屬于特定類(lèi)別的概率。每個(gè)像素被分配到具有最 高概率（即最 大似然）的類(lèi)別。根據(jù)該定義，最 大似然法將每個(gè)類(lèi)別投影到特定的分布上，分類(lèi)問(wèn)題被轉(zhuǎn)化為分布相似性問(wèn)題。在主界面⑤中搜索Maximum Likelihood打開(kāi)最 大似然分類(lèi)工具。首先要選擇進(jìn)行訓(xùn)練的數(shù)據(jù)，需要強(qiáng)調(diào)的是，我們選擇在上篇文中生成的主成分分析的結(jié)果進(jìn)行分類(lèi)，而不是影像本身，具體原因在上篇文章中有詳細(xì)描述。分類(lèi)結(jié)果如下所示：02波譜角方法光譜角映射器 (SAM) 是一種基于物理的光譜分類(lèi)，它使用 n 維角度將像素與參考光譜進(jìn)行匹配。該算法通過(guò)計(jì)算光譜之間的角度并將它們視為維數(shù)等于波段數(shù)的空間中的向量來(lái)確定兩個(gè)光譜之間的光譜相似性。SAM 使用的端元光譜可以來(lái)自 ASCII 文件或光譜庫(kù)，或者您可以直接從圖像中提取它們（作為 ROI 平均光譜）。SAM 比較端元譜向量與 n 維空間中每個(gè)像素向量之間的角度。較小的角度代表與參考光譜更接近。在主界面⑤中搜索Spectral Angle Mapper打開(kāi)光譜角工具，在端元集合（Endmember Collection：SAM）中導(dǎo)入選取的ROI，將上一步選取的ROI所在范圍的光譜均值作為特定類(lèi)別的標(biāo)準(zhǔn)光譜。SAM的本質(zhì)是將分類(lèi)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為對(duì)比未知類(lèi)別數(shù)據(jù)與標(biāo)準(zhǔn)光譜的余弦距離的問(wèn)題。需要強(qiáng)調(diào)的是，我們選擇主成分分析的結(jié)果進(jìn)行分類(lèi)，而不是影像本身，具體原因在上篇文章中有詳細(xì)描述。分類(lèi)結(jié)果如下所示：小結(jié)本文中我們介紹了兩種監(jiān)督分類(lèi)的方法，相對(duì)于非監(jiān)督分類(lèi)，監(jiān)督分類(lèi)通過(guò)融入先驗(yàn)知識(shí)，提供了有明確類(lèi)別的結(jié)果，這大大減少了進(jìn)行后續(xù)處理的成本。但是對(duì)于遙感應(yīng)用來(lái)說(shuō)，獲取地面真值的成本較高，通過(guò)目視解譯的方式會(huì)不可避免地引入人為誤差，給結(jié)果帶來(lái)不確定性。正如上一篇文章提到，數(shù)據(jù)和特征決定了分類(lèi)的上限，而分類(lèi)的方法只能逼近這個(gè)上限。如何構(gòu)建質(zhì)量高、數(shù)量多的訓(xùn)練集，權(quán)衡成本是監(jiān)督分類(lèi)需要考慮的問(wèn)題。
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2023-05-09 09:29:50Ecodrone?一體式高光譜-激光雷達(dá)無(wú)人機(jī)遙感系統(tǒng)——森
在陸地生態(tài)系統(tǒng)中，森林是最 大的有機(jī)碳庫(kù)，是陸地中重要的碳匯和碳源，因此了解森林生態(tài)系統(tǒng)在碳循環(huán)中的作用，對(duì)于研究陸氣系統(tǒng)的碳循環(huán)乃至全 球碳循環(huán)都是一個(gè)基礎(chǔ)，具有重要的意義。易科泰光譜成像與無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)研究中心最 新推出Ecodrone?一體式高光譜-激光雷達(dá)無(wú)人機(jī)遙感系統(tǒng)，助力森林碳循環(huán)研究及應(yīng)用。性能特點(diǎn)：8旋翼專(zhuān)業(yè)無(wú)人機(jī)遙感平臺(tái)，搭載VNIR/NIR高光譜成像、機(jī)載PC及激光雷達(dá)可飛行作業(yè)20分鐘以上，有效覆蓋面積超10ha厘米級(jí)地面分辨率，50m高度高光譜成像地面分辨率達(dá)3.5cm，30m高度（用于高分辨率林木表型分析）地面分辨率可達(dá)2cm50m高單樣線飛行作業(yè)可自動(dòng)采集形成寬度36m的樣帶高光譜成像大數(shù)據(jù)高密度三維點(diǎn)云，精確度2.5cm，最 高可達(dá)3次回波，50m飛行高度點(diǎn)云密度700pts/m2專(zhuān)業(yè)無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)方案，同步獲取高光譜與激光雷達(dá)數(shù)據(jù)，應(yīng)用軟件可直接得出近百種植被光譜反射指數(shù)、高密度三維點(diǎn)云、三維測(cè)量數(shù)據(jù)、分類(lèi)點(diǎn)云、DTM等應(yīng)用于大范圍、多維度的森林遙感研究、碳循環(huán)研究、林木三維表型測(cè)量、植被資源調(diào)查、森林物種多樣性研究、植被生物及非生物脅迫分析、環(huán)境及生態(tài)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)變化研究等案例一：森林碳庫(kù)分布研究森林地上生物量（AGB）的估算對(duì)于碳循環(huán)建模和氣候變化緩解方案的制定至關(guān)重要。來(lái)自意大利、美國(guó)和英國(guó)的研究人員將主動(dòng)和被動(dòng)傳感器結(jié)合，其中被動(dòng)型高光譜數(shù)據(jù)記錄了潛在與森林生物量相關(guān)的冠層光譜信息，并將這些信息與主動(dòng)型小型激光雷達(dá)獲取的參數(shù)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了在不同尺度上對(duì)森林生態(tài)系統(tǒng)的有機(jī)碳分布進(jìn)行遙感計(jì)算。       研究區(qū)域位于塞拉利昂的戈拉雨林國(guó)家公園 (GRNP) 內(nèi)，處于西非潮濕的上幾內(nèi)亞森林帶的最西端，該地區(qū)的森林主要為濕潤(rùn)低地常綠林，部分地區(qū)主要為干燥低地常綠和半落葉林類(lèi)型。圖1.1 位于塞拉利昂和利比里亞之間的研究區(qū)域研究人員采用偏最 小二乘回歸（PLSR）處理多輸入和多重共線性問(wèn)題，計(jì)算投影中的重要性變量（VIP），以評(píng)價(jià)各預(yù)測(cè)因子對(duì)生物量的重要性。結(jié)果表明，當(dāng)單獨(dú)使用高光譜波段時(shí)，其預(yù)測(cè)能力有限(R2 =0.36)，用植被指數(shù)替代高光譜波段的改善較小(R2 =0.67)，僅基于激光雷達(dá)指標(biāo)，PLS預(yù)測(cè)AGB的決定系數(shù)（R2）為0.64，當(dāng)再將高光譜波段添加到激光雷達(dá)度量中，精度得到了適度的提高（R2 =0.70）。圖1.2 （左）不同輸入的預(yù)測(cè)與現(xiàn)場(chǎng)觀測(cè)AGB的散點(diǎn)圖：(A)激光雷達(dá)指標(biāo)，(B)高光譜波段，(C)激光雷達(dá)指標(biāo)和 VI，(D)激光雷達(dá)指標(biāo)和高光譜波段；（右）7個(gè)高度等級(jí)，每個(gè)等級(jí)間隔10m的70個(gè)樣地(總面積= 87500m2)范圍的AGB和樹(shù)木數(shù)量森林是碳的主要吸收者，它所固定的碳相當(dāng)于其他植被類(lèi)型的2倍，本研究中提出的高光譜和激光雷達(dá)數(shù)據(jù)融合相關(guān)的發(fā)現(xiàn)非常具有意義，有助于擴(kuò)大該系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合適用性的研究，進(jìn)而對(duì)全 球氣候變化研究做出更重要的貢獻(xiàn)。案例二：森林碳匯定量評(píng)估比較森林地上生物量生物量是影響氣候變化和森林生產(chǎn)力的重要因素，因此評(píng)估森林對(duì)碳匯和碳循環(huán)的貢獻(xiàn)程度具有重要的意義。韓國(guó)科研人員借助高精度激光雷達(dá)數(shù)據(jù)、數(shù)字航空攝影測(cè)量圖像、高光譜圖像等空間信息，對(duì)森林碳匯信息進(jìn)行定量評(píng)估。研究區(qū)位于韓國(guó)慶尚南道巨濟(jì)市，該區(qū)域森林密度相對(duì)較低，樹(shù)種多樣，森林資源豐富，選取研究區(qū)內(nèi)2km*2km的區(qū)域進(jìn)行數(shù)據(jù)采集?；诟吖庾V數(shù)據(jù)中每個(gè)樹(shù)種的光譜信息，使用馬氏距離法對(duì)樹(shù)種進(jìn)行精確分類(lèi)，基于高密度的LiDAR數(shù)據(jù)提取森林資源。圖2.1 從左至右依次為：研究區(qū)；激光雷達(dá)數(shù)據(jù)；高光譜圖像圖2.2 （左）樹(shù)種分類(lèi)結(jié)果；（右）利用高密度激光雷達(dá)數(shù)據(jù)提取地理和森林資源的結(jié)果將激光雷達(dá)與數(shù)字航拍圖像、高光譜圖像相結(jié)合計(jì)算了混交林、針葉林和闊葉林的碳匯，同時(shí)通過(guò)對(duì)森林資源的樹(shù)種和年齡信息進(jìn)行量化，借助激光雷達(dá)和數(shù)字圖像信息對(duì)樹(shù)種、年份、區(qū)域的碳匯進(jìn)行計(jì)算。利用激光雷達(dá)信息和圖像分析的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)選定的區(qū)域、行政區(qū)、年份進(jìn)行森林信息和碳匯評(píng)估分析，實(shí)現(xiàn)了精確地碳匯信息提取，結(jié)果如2.3/2.4所示。圖2.3 多傳感器結(jié)合的混交林、針葉林和闊葉林的碳匯估算結(jié)果圖2.4 基于激光雷達(dá)和圖像信息的森林信息和碳匯評(píng)估，從左至右：第 一行（激光雷達(dá)數(shù)據(jù)；DSM；DEM；樹(shù)高信息）；第二行（樹(shù)種信息圖；增長(zhǎng)量分析圖；碳吸收分布圖；土地覆蓋圖）易科泰生態(tài)技術(shù)公司致力于生態(tài)-農(nóng)業(yè)-健康研究發(fā)展與創(chuàng)新應(yīng)用，為碳源碳匯定量評(píng)估、植被資源調(diào)查、生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)、森林遙感研究、林木表型分析、林業(yè)測(cè)繪等領(lǐng)域提供一體化多傳感器立體遙感技術(shù)方案。參考文獻(xiàn)：[1] Laurin G V, Chen Q, Lindsell J A, et al. Above ground biomass estimation in an African tropical forest with lidar and hyperspectral data[J]. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2014, 89: 49-58.[2] Choi B G, Na Y W, Shin Y S. A Comparative Study of Carbon Absorption Measurement Using Hyperspectral Image and High Density LiDAR Data in Geojedo[J]. Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, 2017, 35(4): 231-240.
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2023-07-03 11:13:01新技術(shù) | 開(kāi)創(chuàng)性靶向質(zhì)譜解決方案，還不快來(lái)了解一下！
近期，沃特世發(fā)布業(yè)內(nèi)開(kāi)創(chuàng)性的全新靶向成像解決方案：DESI XS - Xevo TQ Absolute系統(tǒng)，開(kāi)啟靶向質(zhì)譜成像新紀(jì)元。擁有優(yōu)異靈敏度的Xevo TQ Absolute三重四極桿質(zhì)譜儀與沃特世獨(dú)有的增強(qiáng)型解吸電噴霧電離源DESI XS強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合，成為靶向質(zhì)譜成像新標(biāo)桿。具體有哪些特點(diǎn)？下面小編就一一羅列！01、優(yōu)秀的成像分辨率，可輕松達(dá)到20 μM ，專(zhuān)家級(jí)別科學(xué)家可通過(guò)調(diào)整參數(shù)顯示 5 μM 的空間分辨率；02、優(yōu)異的靈敏度，較非靶向質(zhì)譜成像提升至少5倍；03、更快的速度，較非靶向質(zhì)譜成像提升至少5倍；04、專(zhuān)配的軟件為質(zhì)譜成像定量實(shí)驗(yàn)提供完整的工作流程；05、全面的方案技術(shù)支持，沃特世目前是唯 一提供商用DESI/QQQ產(chǎn)品、解決方案和售后服務(wù)的供應(yīng)商；沃特世產(chǎn)品專(zhuān)家在前不久的質(zhì)譜大會(huì)上也詳細(xì)介紹了這款靶向成像質(zhì)譜的信息，掃描下方二維碼，即可觀看新鮮出爐的產(chǎn)品解析！掃描二維碼觀看掃描二維碼，您還將看到由沃特世應(yīng)用工程師帶來(lái)的全譜圖應(yīng)用案例和業(yè)界專(zhuān)家分享的質(zhì)譜成像在中藥研究中的應(yīng)用思路：靶向成像解決方案與非靶向成像解決方案相結(jié)合，可以提供卓 越的覆蓋靶向和非靶向的全譜圖質(zhì)譜成像解決方案。在文物研究、中藥研究、藥代動(dòng)力學(xué)研究、標(biāo)志物研究等空間分布研究方面帶來(lái)大量解決方案。沃特世的質(zhì)譜成像解決方案在用戶(hù)現(xiàn)場(chǎng)表現(xiàn)優(yōu)異，已成為用戶(hù)進(jìn)行科學(xué)研究的有力工具。掃碼觀看中科院上海藥物研究所高級(jí)工程師侯晉軍老師 “中藥質(zhì)譜成像及空間異質(zhì)性分析”的報(bào)告，學(xué)習(xí)質(zhì)譜成像技術(shù)在中藥研究的應(yīng)用思路。
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