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利用特征波段提取及结合机器学习对小米淀粉的高光谱检测研究
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作者 王国梁 赵媛 +5 位作者 刘敏 郭二虎 王瑞 范惠萍 李瑜辉 张艾英 《中国粮油学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期149-157,共9页
运用高光谱检测技术实现小米淀粉的快速检测在小米定级、定价及降低加工成本中具有重要意义。本研究基于高光谱检测技术,采用化学计量学及机器学习相关知识对小米直链、支链淀粉含量进行检测,并提出特征波段提取联用预处理方法及Logisti... 运用高光谱检测技术实现小米淀粉的快速检测在小米定级、定价及降低加工成本中具有重要意义。本研究基于高光谱检测技术,采用化学计量学及机器学习相关知识对小米直链、支链淀粉含量进行检测,并提出特征波段提取联用预处理方法及Logistic结合COOT(coot optimization algorithm)优化算法。结果表明采用特征波段提取联用算法建立的PLSR(partial least squares regression)模型能够在减少波段冗余情况下不影响模型预测精度,其中直链淀粉较好模型为MSC(multiplicative scatter correction)-RF(random frog)-IRIV(iteratively retains informative variables)-PLSR,支链淀粉较好模型为MSC-CARS(competitive adaptive reweighted sampling)-IRIV-PLSR。为了进一步提高模型预测精度,基于最佳预处理算法结合Logistic-COOT建立BP(back propagation)预测模型能够较好地预测小米直链、支链淀粉的含量,模型评价直链、支链淀粉相关系数(correlation coefficient,R)、均方根误差(root mean squared error,RMSE)、相对分析误差(relative percent deviation,RPD)分别为0.74、1.19、1.51和0.72、5.25、1.40,研究可为小米其他营养成分的高光谱检测及产品分类、定级等提供理论参考。 展开更多
关键词 小米淀粉 高光谱检测 特征波段提取联用 机器学习
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灾害胁迫下杉木光谱变化波段提取研究
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作者 陈永固 臧卓 《中文科技期刊数据库(全文版)农业科学》 2023年第7期71-73,共3页
杉木可在建成8年后开始抚育间伐工作,具有长势快,经济、药用价值高,且能防风固沙的特点。但杉木易受干旱胁迫,严重致其死亡。因此,寻找杉木在死亡过程中最早发生变化的波段,对杉木的监测工作非常重要。为寻找杉木死亡过程中的敏感波段,... 杉木可在建成8年后开始抚育间伐工作,具有长势快,经济、药用价值高,且能防风固沙的特点。但杉木易受干旱胁迫,严重致其死亡。因此,寻找杉木在死亡过程中最早发生变化的波段,对杉木的监测工作非常重要。为寻找杉木死亡过程中的敏感波段,本研究在黄丰桥林场选取49棵杉木,32棵为实验目标组,17棵为对照组,并用SVC HR-1024I高光谱仪对其进行为期7个月的连续观察。通过对其光谱数据的细致比较,得出如下结论:随着实验组杉木水分流失时间的增加,其光谱反射率缓慢发生变化。与对照组杉木反射率相比,变化主要发生在红光波段。在杉木水分流失后的,第2个月(2016年9月)开始可以陆续在569~697.6 nm、1 389.5~1 863.2 nm以及1 925.7~2 517.3 nm波段范围内,观测出其与正常生长的杉木光谱反射率存在差异,且随着时间的增加,差异逐渐增大。在几种数据处理方法中,对数变换数据所得到的光谱范围更集中精确,对比原数据以及一阶微分变换分析,对数变换还起到一定的噪音清除效果。因此,对数变换更适合杉木光谱反射率差异光谱的提取。 展开更多
关键词 高光谱 杉木 对数变换 一阶微分变换 波段提取
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基于色素含量的针叶树种敏感波段提取研究 被引量:8
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作者 臧卓 林辉 杨敏华 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第1期35-40,共6页
通过分析马尾松、杉木主要色素和冠层光谱数据的相关关系提取敏感波段,然后利用7种分类算法对所提取波段进行分类,最后对高斯合并后的光谱数据进行分类,用以测试提取波段的可推广性。结果表明:马尾松和杉木的差异主要是受叶绿素的影响,... 通过分析马尾松、杉木主要色素和冠层光谱数据的相关关系提取敏感波段,然后利用7种分类算法对所提取波段进行分类,最后对高斯合并后的光谱数据进行分类,用以测试提取波段的可推广性。结果表明:马尾松和杉木的差异主要是受叶绿素的影响,并且2种针叶树种的敏感波段位于401~504 nm和659~686 nm;用于区分2种针叶树种高光谱数据的最佳分类方法为Fisher分类法,最高分类精度达到了100%;模拟成像光谱数据的高斯合并数据抑制了高频噪声,但也过滤掉了2种针叶树种光谱数据的细微差异,分类精度降低,为70%~80%,而叶绿素所提取波段仍然优于其它色素提取的波段,这说明401~504 nm和659~686 nm波段具有可推广和进一步研究的价值。 展开更多
关键词 高光谱 色素含量 波段提取 针叶树种 黄丰桥林场
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基于HJ-1A高光谱数据的有效波段批量提取方法研究
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作者 程艺喆 雷武虎 戴胜波 《安徽师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2014年第3期274-279,共6页
遥感图像数据的质量好坏会直接影响到高光谱数据应用时的有效性.我国环境一号卫星2级高光谱数据中的条带噪声极大地影响了图像的质量.为解决快速批量剔除干扰严重波段的问题,提出了一种基于向量夹角的有效波段批量提取方法,并与传统方... 遥感图像数据的质量好坏会直接影响到高光谱数据应用时的有效性.我国环境一号卫星2级高光谱数据中的条带噪声极大地影响了图像的质量.为解决快速批量剔除干扰严重波段的问题,提出了一种基于向量夹角的有效波段批量提取方法,并与传统方法进行了性能对比分析,包括方法的准确性、鲁棒性、对图像计算区域的要求、运算速度等.在原理和实验的基础上分析了这些方法的优劣势以及适用范围.实验结果表明向量夹角法有效性最佳. 展开更多
关键词 高光谱遥感 有效波段提取 条带噪声
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卷积神经网络结合改进光谱处理方法用于马铃薯病害检测 被引量:2
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作者 李欣庭 张峰 冯洁 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期215-224,共10页
针对马铃薯早疫病不同染病时期光谱数据受到杂散光和噪声等因素的干扰,以及波段数众多、数据量大且谱带复杂会对光谱的定量和定性分析产生不利影响,研究9种光谱预处理方法,结合实验结果,将预处理方法进行排列组合,扩展改进为16种光谱预... 针对马铃薯早疫病不同染病时期光谱数据受到杂散光和噪声等因素的干扰,以及波段数众多、数据量大且谱带复杂会对光谱的定量和定性分析产生不利影响,研究9种光谱预处理方法,结合实验结果,将预处理方法进行排列组合,扩展改进为16种光谱预处理方法,并与连续投影算法、竞争自适应重加权算法和遗传算法3种特征波段提取方法进行组合得到64种光谱处理方法对原始光谱数据进行优化处理。在卷积神经网络(CNN)分类模型中,大部分经过光谱处理方法优化后的光谱数据分类精度相比原始数据的总体分类精度86.67%明显提高,其中12种光谱处理方法的分类精度达到100%,实现对马铃薯早疫病不同染病时期的理想分类。为进一步对马铃薯早疫病不同染病时期进行定量分析,将经过光谱处理方法处理后的光谱数据使用构建的CNN定量估算模型进行定量分析,结果表明,光谱预处理在优化数据的同时,也会损失数据中对目标变量有用的光谱信息,从而导致经过光谱分析方法处理后的数据结果相对于原始光谱数据的R^(2)和RMSE会出现下降的结果,通过研究使用的融合光谱处理方法对原始光谱数据优化能够进一步提升模型性能,其中基于均值中心化、多元散射校正、移动平均平滑相结合的光谱处理方法的CNN定量估算模型取得了最好的结果,其R^(2)为1说明估算的马铃薯早疫病不同染病时期和实际值拟合程度达到100%拟合,其RMSE仅为0.001 1,表明马铃薯早疫病不同染病时期的估算值与真实值之间的偏差接近0,说明该模型能够对马铃薯早疫病不同染病时期进行完美预测。结果表明提出的CNN能够对马铃薯早疫病不同染病时期进行有效地分类检测和定量分析,将各类预处理和特征波段提取方法按优化目的进行有效组合能够有效提高建模效果,为农作物病害无损、精准、智能化检测提供理论和技术支持。 展开更多
关键词 卷积神经网络 光谱预处理 特征波段提取 马铃薯 早疫病
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面向多类型土壤有机碳定量反演的天基高光谱探测参数研究
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作者 李泽鑫 高爽 +2 位作者 王昌昆 刘国华 胡登辉 《土壤》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期639-645,共7页
星载高光谱仪器的光谱通道以及光谱分辨率和信噪比等核心参数设置直接影响土壤有机碳定量反演精度。本研究开展了卫星载荷光谱分辨率、信噪比、光谱特征波段对不同土壤类型有机碳反演影响的研究,提出了基于大气传输模型、光谱分辨率分... 星载高光谱仪器的光谱通道以及光谱分辨率和信噪比等核心参数设置直接影响土壤有机碳定量反演精度。本研究开展了卫星载荷光谱分辨率、信噪比、光谱特征波段对不同土壤类型有机碳反演影响的研究,提出了基于大气传输模型、光谱分辨率分析模型、信噪比分析模型、特征波段的提取分析模型以及偏最小二乘回归反演模型的面向不同土壤类型有机碳监测的高光谱卫星“地面-大气-仪器-观测-反演”全链路仿真分析方法,实现了土壤类型、大气效应、仪器特性参数、反演方法的耦合影响分析。结果表明:①3种类型土壤有机碳反演的最佳光谱分辨率均在10~20 nm。②不同土壤类型对观测的信噪比需求不同。对于Phaeozem的有机碳监测,较另外两种土壤有更高的信噪比需求。③在不同特征波段提取分析方法下所需的最佳光谱分辨率和信噪比一致。不同类型土壤光谱数据提取出的特征波段不同,其中反演效果最佳的土壤类型为Chernozem,特征波段数为26个,R^(2)=0.8265,RMSE=3.4389 g/kg。④反演模型与仪器特性参数无耦合关系,同一类型土壤不同反演算法的最佳光谱分辨率和信噪比需求一致。⑤Chernozem有机碳最佳反演参数需求为光谱分辨率15 nm,信噪比大于506.66,特征波段提取数为26个;Kastanozem有机碳最佳反演参数需求为光谱分辨率17 nm,信噪比大于331.42,特征波段提取数为22个;Phaeozem有机碳最佳反演参数需求为光谱分辨率15 nm,信噪比大于432.51,特征波段提取数为19个。 展开更多
关键词 天基高光谱探测 土壤有机碳监测 大气传输模型 光谱分辨率 信噪比 特征波段提取 基于变量优选法
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改进特征波段选取和混合集成建模的东北粳稻叶绿素含量估算 被引量:5
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作者 刘潭 许童羽 +3 位作者 于丰华 袁青云 郭忠辉 徐博 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2021年第8期2556-2564,共9页
利用光谱信息快速、无损和准确的检测水稻冠层叶片叶绿素含量,对水稻的长势评估、精准施肥、科学管理都具有非常重要的现实意义。以东北粳稻为研究对象,以小区试验为基础,获取关键生长期的水稻冠层高光谱数据。首先采用标准正态变量校正... 利用光谱信息快速、无损和准确的检测水稻冠层叶片叶绿素含量,对水稻的长势评估、精准施肥、科学管理都具有非常重要的现实意义。以东北粳稻为研究对象,以小区试验为基础,获取关键生长期的水稻冠层高光谱数据。首先采用标准正态变量校正法(SNV)对光谱数据进行预处理,针对处理后光谱数据,以随机蛙跳(RF)算法为基础,结合相关系数分析法(CC)和续投影算法(SPA),提出一种融合两种初选波段的改进型随机蛙跳算法(fpb-RF)筛选叶绿素含量的特征波段,并分别与标准RF,CC和SPA方法进行对比。以提取的特征波段作为输入,结合线性模型和非线性模型各自优势,提出一种高斯过程回归(GPR)补偿偏最小二乘(PLSR)的叶绿素含量混合预测模型(GPR-P):利用PLSR法对水稻叶绿素含量初步预测,得到叶绿素含量的线性趋势,然后利用具有较好非线性逼近能力的GPR对PLSR模型偏差进行预测,两者叠加得到最终预测值。为了验证所提方法优越性,以不同方法提取的特征波段作为输入,分别建立PLSR、最小二乘支持向量机(LSSVM)、BP神经网络预测模型。结果表明:相同预测模型条件下,改进fpb-RF算法提取特征波段作为输入可较好的降低模型复杂性、提高模型预测性能,各模型测试集的决定系数(R_(P)^(2))和训练集的决定系数(R_(C)^(2))均高于0.7047。另外,在各算法提取特征波段进行建模时,GPR-P模型的R_(C)^(2)和R^(2)P均高于0.7553,其中,采用fpb-RF方法提取的特征波段作为输入建立的GPR-P模型预测精度最高,R_(C)^(2)和R_(P)^(2)分别为0.7815和0.7796,RMSEC和RMSEP分别为0.9041和0.9283 mg·L^(-1),可为东北粳稻叶绿素含量的检测与评估提供有价值的参考和借鉴作用。 展开更多
关键词 水稻 叶绿素含量 光谱分析 特征波段提取 fpb-RF算法 混合预测模型
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基于高光谱成像技术的桑叶含水率可视化检测
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作者 杨超 占鹏飞 +2 位作者 何柳 胡文军 魏玉震 《蚕业科学》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期430-437,共8页
在桑叶多元化开发及传统养蚕过程中,含水率是衡量桑叶物化状态和指导生产加工的关键参数。为解决传统的烘干称重法含水率检测效率低且操作繁琐的问题。使用高光谱图像采集系统获取桑叶高光谱图像(937~1718 nm),根据阈值分割法对高光谱... 在桑叶多元化开发及传统养蚕过程中,含水率是衡量桑叶物化状态和指导生产加工的关键参数。为解决传统的烘干称重法含水率检测效率低且操作繁琐的问题。使用高光谱图像采集系统获取桑叶高光谱图像(937~1718 nm),根据阈值分割法对高光谱图像进行背景剔除,计算各桑叶在高光谱图像中的平均光谱。采用Savitzky⁃Golay平滑、多元散射校正和正交信号校正方法对光谱进行预处理以消除或降低可能存在的干扰信号,采用连续投影算法和竞争自适应重加权采样算法(com⁃petitive adaptive reweighted sampling,CARS)提取光谱特征波段以降低检测模型复杂度,采用偏最小二乘法和反向传播人工神经网络(back propagation artificial neural network,BPNN)构建光谱与桑叶含水率的回归模型。将桑叶高光谱图像中各像素点的光谱数据导入构建的回归模型可实现桑叶含水率可视化检测。结果表明,基于CARS提取的特征波段所构建的BPNN回归模型性能最佳,预测集对应的决定系数达到0.994。文中方法为桑叶含水率快速无损检测提供了新的途径。 展开更多
关键词 桑叶 含水率检测 高光谱成像 特征波段提取 可视化
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花叶病胁迫下甘蔗叶片叶绿素含量的高光谱预测模型
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作者 王敬湧 谢洒洒 +1 位作者 盖倞尧 王梓廷 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2023年第9期2885-2893,共9页
叶绿素含量是甘蔗在生长监测中非常重要的评估内容,尤其是在甘蔗受到病害侵染的情况下,准确估计叶绿素含量有利于病害的早期检测与防治,在实际生产中具有重要意义。为了构建花叶病胁迫下甘蔗叶片叶绿素含量估计模型,于2021年7月到11月... 叶绿素含量是甘蔗在生长监测中非常重要的评估内容,尤其是在甘蔗受到病害侵染的情况下,准确估计叶绿素含量有利于病害的早期检测与防治,在实际生产中具有重要意义。为了构建花叶病胁迫下甘蔗叶片叶绿素含量估计模型,于2021年7月到11月通过人工接种病菌,使甘蔗叶片感染花叶病。对这些感染了花叶病的叶片重复测量高光谱数据。并通过化学方法测量叶片的叶绿素含量,以此建立花叶病胁迫下的甘蔗叶片高光谱数据集。首先使用Savitzky-Golay卷积平滑(SG)、多元散射校正(MSC)、变量标准化(SNV)、一阶导数(1^(st)D)、二阶导数(2^(nd)D)5种高光谱数据预处理方法建立偏最小二乘回归(PLSR)检测模型,从而构建高光谱数据最优预处理模型。利用最优预处理结果,分别采用相关系数、连续投影算法(SPA)和随机森林算法(RF)筛选特征波段。将筛选出的波段分别和BP神经网络(BPNN)、支持向量回归(SVR)、K最邻近法(KNN)等机器学习模型结合建立叶绿素含量预测模型。结果表明,基于SG处理后建立的PLSR模型精度最高R_(p)^(2)=0.9952,RMSE_(p)=0.2353 mg·cm^(-2)。用RF筛选出的特征波段与BPNN学习模型结合的SG-RF-BPNN模型为花叶病胁迫下甘蔗叶片叶绿素含量的最优预测模型,R_(p)^(2)=0.9964,RMSE_(p)=0.2058 mg·cm^(-2)。提出的基于高光谱信息的花叶病胁迫下的叶绿素含量预测模型具有较高的精度和预测能力,可为大面积种植的甘蔗精准、无损伤的病害胁迫检测提供科学依据。 展开更多
关键词 甘蔗 花叶病胁迫 叶绿素含量预测 高光谱分析 特征波段提取
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特征变量选择结合SVM的耕地土壤Hg含量高光谱反演 被引量:7
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作者 郭云开 张思爱 +2 位作者 王建军 章琼 谢晓峰 《测绘工程》 CSCD 2022年第1期17-23,共7页
为探讨应用高光谱数据反演耕地土壤重金属汞(Hg)含量,对原始光谱进行10 nm重采样和SG平滑处理,用不同光谱变换数据与土壤重金属Hg含量进行相关性分析,采用IRIV、Random Frog和PCC提取光谱特征波段,分别建立SVM与GWO-SVM土壤Hg含量高光... 为探讨应用高光谱数据反演耕地土壤重金属汞(Hg)含量,对原始光谱进行10 nm重采样和SG平滑处理,用不同光谱变换数据与土壤重金属Hg含量进行相关性分析,采用IRIV、Random Frog和PCC提取光谱特征波段,分别建立SVM与GWO-SVM土壤Hg含量高光谱反演模型,获取Hg含量最优反演路径。研究表明,一阶微分变换光谱后土壤光谱特征更明显;上述特征提取方法在不同程度上减少光谱数据冗余,保留有效变量信息;经灰狼算法优化后支持向量机模型反演精度提高,IRIV结合GWO-SVM预测精度更高,其验证集R^(2)为0.894,RMSE为0.082,MAE为0.016。研究成果可为类似土壤重金属含量的反演提供借鉴。 展开更多
关键词 土壤重金属 高光谱遥感 特征波段提取 灰狼算法 支持向量机
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滇西北高寒山区云冷杉高光谱差异性研究 被引量:1
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作者 洪娇 舒清态 《西北林学院学报》 CSCD 北大核心 2017年第2期252-255,279,共5页
高光谱遥感技术的出现为森林树种精细识别,特别是针叶林类型识别提供了新的解决思路。通过ASD FieldSpec 3光谱辐射仪对滇西北高寒山区的典型树种云冷杉叶片光谱数据进行测量,并利用光谱微分法对云冷杉原始光谱数据进行处理,分析不同原... 高光谱遥感技术的出现为森林树种精细识别,特别是针叶林类型识别提供了新的解决思路。通过ASD FieldSpec 3光谱辐射仪对滇西北高寒山区的典型树种云冷杉叶片光谱数据进行测量,并利用光谱微分法对云冷杉原始光谱数据进行处理,分析不同原始光谱、光谱一阶微分、光谱二阶微分曲线图,从中选择能有效区分云冷杉的特征波段,利用欧氏距离对不同方法所选择的波段进行区分度检验。结果表明,能够对云冷杉进行精细识别的特征波段大部分位于近红外波段,原始光谱差异最大波段的位于1 340~1 349nm,一阶微分和二阶微分差异最大波段都位于990~999nm。研究结果将为森林树种精细识别,特别是为针叶林类型精细识别领域提供可靠经验与技术支撑。 展开更多
关键词 高光谱 最佳波段提取 光谱微分 欧氏距离
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基于数码相机的草地覆盖度现场测量方法研究 被引量:3
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作者 赵增秀 裴亮 +2 位作者 杨浩 杨贵军 徐波 《测绘与空间地理信息》 2019年第11期31-34,38,共5页
草地植被覆盖度是表征生态系统植被生长状况及环境质量的重要参数。选取普通数码相机,并通过改变滤光片调整为近红外数码相机,在此基础上利用普通数码和近红外数码两台相机对草地样方进行同步拍摄,采用HSV(Hue,Saturation,Value)空间色... 草地植被覆盖度是表征生态系统植被生长状况及环境质量的重要参数。选取普通数码相机,并通过改变滤光片调整为近红外数码相机,在此基础上利用普通数码和近红外数码两台相机对草地样方进行同步拍摄,采用HSV(Hue,Saturation,Value)空间色彩转换法和基于超绿特征法、归一化超绿特征法、近红外波段提取法提取草地覆盖度,以人工目视解译为参考对两种数码相机覆盖度计算结果进行了精度分析。结果表明,近红外相机的R2=0.92,基于数码相机的R2=0.84,同时近红外相机的均方根误差0.064,平均绝对误差0.05,正规化均方根误差0.003,其误差都小于数码相机。本研究提出的基于近红外相机的草地覆盖度估测系统能更准确地提取植被覆盖度,具有较高的推广应用价值。 展开更多
关键词 数码相机 近红外相机 超绿特征 波段提取
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土壤营养元素光谱检测技术的研究进展 被引量:1
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作者 李锦昌 何洪源 +3 位作者 赵雪珺 王晓宾 吕铷麟 胡益滔 《应用化工》 CAS CSCD 北大核心 2022年第11期3369-3374,共6页
综述了可见-近红外光谱、激光诱导击穿光谱、X射线荧光光谱和高光谱遥感检测土壤中氮磷钾的特点,总结了光谱数据预处理、特征波段提取和预测模型等化学计量学方法在土壤营养元素检测中的应用。在未来工作当中,应进一步开发便携式光谱检... 综述了可见-近红外光谱、激光诱导击穿光谱、X射线荧光光谱和高光谱遥感检测土壤中氮磷钾的特点,总结了光谱数据预处理、特征波段提取和预测模型等化学计量学方法在土壤营养元素检测中的应用。在未来工作当中,应进一步开发便携式光谱检测仪器,优化数据建模方法,扩充土壤光谱数据库,完善土壤营养元素光谱检测方法体系,为我国土壤多参数、高精度快速检测工作提供参考。 展开更多
关键词 土壤营养元素 光谱技术 光谱数据预处理 特征波段提取 光谱建模
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多光谱影像混合像元解混的加权变异系数分析法 被引量:5
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作者 宇洁 叶勤 林怡 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第9期154-159,共6页
影像上同物异谱或同谱异物的现象会造成同一混合像元端元在影像上的光谱不唯一。端元差异问题将给端元选择和提取造成困难,并最终影响混合像元分解的精度。为了尽可能减小端元类内差异、扩大类间差异,针对传统算法无法避免端元在不同波... 影像上同物异谱或同谱异物的现象会造成同一混合像元端元在影像上的光谱不唯一。端元差异问题将给端元选择和提取造成困难,并最终影响混合像元分解的精度。为了尽可能减小端元类内差异、扩大类间差异,针对传统算法无法避免端元在不同波段的光谱数值尺度相差很大且定权自动化程度低的缺陷,将变异系数概念引入端元差异问题研究中,提出一种适用于多光谱数据的基于加权理论的加权变异系数分析法(Weighted coefficient of variation analysis,WCVA)。分别从理论和实验两方面论证了WCVA的可行性与优越性。在对比实验中,利用同一地区的TM和Geo Eye多光谱影像,从可视化端元空间分布、算法效率和混合像元最终解混精度比较了WCVA和最佳指数因子(Optimal index factor,OIF)结果。实验证明利用本文提出的WCVA方法获得的波段组合具有更高的解混精度(0.183和0.160)。同时运算效率明显高于OIF。因此WCVA不仅能够有效解决端元差异问题,提高混合像元解混的精度,而且具有较高的运算效率。 展开更多
关键词 多光谱影像 混合像元 端元差异 变异系数 波段提取
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无人机航片和卫星影像融合算法 被引量:3
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作者 牛丽峰 李轶鲲 +1 位作者 杨树文 李小军 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2019年第4期74-78,共5页
针对基于无人机影像和卫星影像彩色变换(hue-intensity-saturation,HIS)时,传统确定I分量的方法具有光谱信息缺失和难以精确确定的问题,提出一种选取最优波段替代I分量的方法,改进了HIS变换方法。该方法对无人机影像与卫星影像做相关分... 针对基于无人机影像和卫星影像彩色变换(hue-intensity-saturation,HIS)时,传统确定I分量的方法具有光谱信息缺失和难以精确确定的问题,提出一种选取最优波段替代I分量的方法,改进了HIS变换方法。该方法对无人机影像与卫星影像做相关分析,根据相关性为无人机影像各波段给一个权重系数,波段相互运算,从而确定替换HIS融合中的I分量,进行HIS逆变换获得融合影像。通过与原始HIS变换和主成分分析(principal components analysis,PCA)的比较,改进的HIS变换实现了无人机航片影像和高分辨率卫星影像融合,一定程度上克服了原始HIS变换和PCA变换融合效果不佳,光谱扭曲程度较大,空间信息丰富度小的缺点。基于高分二号影像和无人机影像进行实验验证。实验表明,使用改进HIS变换进行融合,其融合效果比较好,具有光谱扭曲小、空间信息丰富、细节表现良好等优点。 展开更多
关键词 无人机影像 高分辨率影像 影像融合 波段提取 HIS融合
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Extraction of internal wave amplitude from nautical X-Band radar observations 被引量:2
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作者 查国震 林明森 +2 位作者 申辉 何宜军 吕海滨 《Chinese Journal of Oceanology and Limnology》 SCIE CAS CSCD 2012年第3期497-505,共9页
One of the most important parameters for oceanic internal waves (IWs) is their amplitude. We have developed a method to retrieve the IW amplitude from nautical X-Band radar images based on the KdV equation for continu... One of the most important parameters for oceanic internal waves (IWs) is their amplitude. We have developed a method to retrieve the IW amplitude from nautical X-Band radar images based on the KdV equation for continuous stratified finite depth system. We have also tested the method of measuring the amplitude of IWs from X-Band radar backscatter image sequences acquired on June 2009 in the northeastern South China Sea. The method was applied in several radar images. Experiments show that the retrieval amplitudes are consistent with the in-situ observational amplitudes of IWs by using the towed thermistor chain and conductivity-temperature-depth (CTD) profile. The uncertainty of the method is also discussed. 展开更多
关键词 internal wave amplitude X-Band radar nonlinear velocity remote sensing radon transform Brunt-V^iis/il/i frequency
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Extracting Eco-hydrological Information of Inland Wetland from L-band Synthetic Aperture Radar Image in Honghe National Nature Reserve, Northeast China
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作者 SUN Yonghua GONG Huili +2 位作者 LI Xiaojuan PU Ruiliang LI Shuang 《Chinese Geographical Science》 SCIE CSCD 2011年第2期241-248,共8页
Taking a typical inland wetland of Honghe National Nature Reserve (HNNR), Northeast China, as the study area, this paper studied the application of L-band Synthetic Aperture Radar (SAR) image in extracting eco-hydrolo... Taking a typical inland wetland of Honghe National Nature Reserve (HNNR), Northeast China, as the study area, this paper studied the application of L-band Synthetic Aperture Radar (SAR) image in extracting eco-hydrological information of inland wetland. Landsat-5 TM and ALOS PALSAR HH backscatter images were first fused by using the wavelet-IHS method. Based on the fused image data, the classification method of support vector machines was used to map the wetland in the study area. The overall mapping accuracy is 77.5%. Then, the wet and dry aboveground biomass estimation models, including statistical models and a Rice Cloudy model, were established. Optimal parameters for the Rice Cloudy model were calculated in MATLAB by using the least squares method. Based on the validation results, it was found that the Rice Cloudy model produced higher accuracy for both wet and dry aboveground biomass estimation compared to the statistical models. Finally, subcanopy water boundary information was extracted from the HH backscatter image by threshold method. Compared to the actual water borderline result, the extracted result from L-band SAR image is reliable. In this paper, the HH-HV phase difference was proved to be valueless for extracting subcanopy water boundary information. 展开更多
关键词 inland wetland ALOS PALSAR wetland mapping aboveground biomass estimation subcanopy water boundary extraction
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基于高光谱技术与机器学习的新疆红枣品种鉴别 被引量:23
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作者 刘立新 何迪 +2 位作者 李梦珠 刘星 屈军乐 《中国激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第11期284-291,共8页
为实现对红枣品种的判别,利用高光谱技术并结合机器学习算法对金丝大枣、骏枣和滩枣这三个品种的新疆红枣进行研究。首先,分别利用多元散射校正(MSC)、标准正态变量变换(SNV)、一阶导(1-Der)和Savitzky-Golay(SG)平滑等数据预处理方法... 为实现对红枣品种的判别,利用高光谱技术并结合机器学习算法对金丝大枣、骏枣和滩枣这三个品种的新疆红枣进行研究。首先,分别利用多元散射校正(MSC)、标准正态变量变换(SNV)、一阶导(1-Der)和Savitzky-Golay(SG)平滑等数据预处理方法对原始光谱进行预处理,研究了预处理方法对建模的影响;然后,利用光谱-理化值共生距离法(SPXY)将样本集划分为校正集和预测集,基于线性判别分析(LDA)、K-最近邻分类(KNN)和支持向量机(SVM)算法对预处理后的全波段光谱建立红枣品种鉴别模型,结果显示,在多种预处理方法中,1-Der的处理效果最好;然后,结合主成分分析(PCA)、连续投影算法(SPA)和竞争性自适应重加权采样(CARS)等特征提取方法对全波段光谱进行特征波段的提取,再基于特征波段建立红枣品种鉴别模型,结果发现,在几种特征提取方法中,基于CARS所提特征波段建立的模型可以获得最高的鉴别准确率;最后,以SVM模型为例对模型运行时间进行了比较,结果发现,基于特征波段所建模型的运行时间远短于基于全波段所建模型的运行时间。 展开更多
关键词 光谱学 高光谱技术 机器学习 品种鉴别 数据预处理 特征波段提取
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