来自澳大利亚的科学家发表了题为The Performances of Hyperspectral Sensors for Proximal Sensing of Nitrogen Levels in Wheat的文章，文章利用WIWAM整合在高通量表型成像平台上的高光谱成像系统发表了文章，文章全文参见Sensors 2020, 20, 4550;doi:10.3390/s20164550。WIWAM整合了2台高光谱相机系统，波段从400nm-2600nm。

澳大利亚的科学家早期已经发表了Green plant segmentation in hyperspectral images using SVM and hyper-hue的文章，文章提到：对绿色植物图像切割在基于高光谱的植物表型中起了重要的作用，但业界未对该议题予以足够关注。现有的图像切割方法依赖于数据类型、植物和背景，未充分利用高光谱数据的强大的能力。研究者假设了一个一级支持向量机分类法，使用了称之为hyper-hue的预处理方法，用来对高光谱图像中的绿色植物像素进行图像切割。研究结果显示该方法几乎可无错误将绿色植物与背景进行分割，可作为基于高光谱绿色植物图像分割的通用方法。

高光谱相机整合在高通量表型平台上是个难点，WIWAM目前可成熟整合系列高光谱成像系统在高通量平台上。来自马来西亚和根特大学植物科学家利用高通量植物表型平台所集成的高光谱成像模块发表了题为Close-range hyperspectral image analysis for the early detection of stress responses in individual plants in a high-throughput phenotyping platform的论文，文章发表在期刊ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing 138: 121–138上。高光谱成像模块的集成和分析是个性难题，目前上能整个该系统的厂家非常有限，对厂家的自动化集成能力和数据分析能力提出了巨大的挑战。

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