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Common Spectral Bands and Optimum Vegetation Indices for Monitoring Leaf Nitrogen Accumulation in Rice and Wheat 被引量:13
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作者 WANG Wei YAO Xia +4 位作者 TIAN Yong-chao LIU Xiao-jun NI Jun CAO Wei-xing ZHU Yan 《Journal of Integrative Agriculture》 SCIE CAS CSCD 2012年第12期2001-2012,共12页
Real-time monitoring of nitrogen status in rice and wheat plant is of significant importance for nitrogen diagnosis, fertilization recommendation, and productivity prediction. With 11 field experiments involving diffe... Real-time monitoring of nitrogen status in rice and wheat plant is of significant importance for nitrogen diagnosis, fertilization recommendation, and productivity prediction. With 11 field experiments involving different cultivars, nitrogen rates, and water regimes, time-course measurements were taken of canopy hyperspeetral reflectance between 350-2 500 nm and leaf nitrogen accumulation (LNA) in rice and wheat. A new spectral analysis method through the consideration of characteristics of canopy components and plant growth status varied with phenological growth stages was designed to explore the common central bands in rice and wheat. Comprehensive analyses were made on the quantitative relationships of LNA to soil adjusted vegetation index (SAVI) and ratio vegetation index (RVI) composed of any two bands between 350-2 500 nm in rice and wheat. The results showed that the ranges of indicative spectral reflectance were largely located in 770-913 and 729-742 nm in both rice and wheat. The optimum spectral vegetation index for estimating LNA was SAVI (R822, R738) during the early-mid period (from jointing to booting), and it was RVI (Rs22, R73s) during the mid-late period (from heading to filling) with the common central bands of 822 and 738 nm in rice and wheat. Comparison of the present spectral vegetation indices with previously reported vegetation indices gave a satisfactory performance in estimating LNA. It is concluded that the spectral bands of 822 and 738 nm can be used as common reflectance indicators for monitoring leaf nitrogen accumulation in rice and wheat. 展开更多
关键词 spectral band vegetation index leaf nitrogen accumulation (LNA) RICE WHEAT
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Selection of characteristic spectral bands for the analysis by the NIR correlation coefficient method 被引量:4
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作者 刘婷 冯艳春 +1 位作者 宋丹青 胡昌勤 《Journal of Chinese Pharmaceutical Sciences》 CAS 2011年第1期83-91,共9页
We analyzed the infrared 0R)-near infrared (NIR) 2D correlation spectra of drugs perturbed by temperature. By identification of functional groups by IR spectrum and by the correlation analysis of IR-NIR spectrum, w... We analyzed the infrared 0R)-near infrared (NIR) 2D correlation spectra of drugs perturbed by temperature. By identification of functional groups by IR spectrum and by the correlation analysis of IR-NIR spectrum, we identified the characteristic spectral bands that were closely related to the structure of a drug substance of interest. These characteristic spectral bands were relatively less interfered by other ingredients for analysis by the NIR correlation coefficient method. With these characteristic spectral bands, the accuracy of screening illegally added Sildenafil citrate, Tadalafil and Metforrnin hydrochloride in Chinese patent drugs and healthcare products reached about 90%, which met the requirements of rapid screening. 展开更多
关键词 Two-dimensional correlation spectroscopy NIR Correlation coefficient method by characteristic spectral bands Chinese patent drug Illegal additive
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Concave grating miniature spectrometer with an expanded spectral band by using two entrance slits 被引量:1
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作者 周倩 逄锦超 +2 位作者 李星辉 倪凯 田瑞 《Chinese Optics Letters》 SCIE EI CAS CSCD 2015年第11期10-14,共5页
A new miniature spectrometer with two entrance slits is proposed to expand the spectral band. The proposed spectrometer is designed such that the two entrance slits share the same concave grating and detector array. T... A new miniature spectrometer with two entrance slits is proposed to expand the spectral band. The proposed spectrometer is designed such that the two entrance slits share the same concave grating and detector array. The two slits are located at different positions such that the spectral range of the same light source incident on the detector array varies greatly between the two slits. Only one of the two slits is illuminated at a given time; as such, the two spectral ranges are sequentially measured. Theoretical calculation and experimentation are conducted to verify the proposed design. 展开更多
关键词 SPECTROMETER GRATING ENTRANCE MINIATURE expanded c
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Radiometric calibration of hyper-spectral imaging spectrometer based on optimizing multi-spectral band selection
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作者 孙立微 叶新 +3 位作者 方伟 何振磊 衣小龙 王玉鹏 《Optoelectronics Letters》 EI 2017年第6期405-408,共4页
Hyper-spectral imaging spectrometer has high spatial and spectral resolution. Its radiometric calibration needs the knowledge of the sources used with high spectral resolution. In order to satisfy the requirement of s... Hyper-spectral imaging spectrometer has high spatial and spectral resolution. Its radiometric calibration needs the knowledge of the sources used with high spectral resolution. In order to satisfy the requirement of source, an on-orbit radiometric calibration method is designed in this paper. This chain is based on the spectral inversion accuracy of the calibration light source. We compile the genetic algorithm progress which is used to optimize the channel design of the transfer radiometer and consider the degradation of the halogen lamp, thus realizing the high accuracy inversion of spectral curve in the whole working time. The experimental results show the average root mean squared error is 0.396%, the maximum root mean squared error is 0.448%, and the relative errors at all wavelengths are within 1% in the spectral range from 500 nm to 900 nm during 100 h operating time. The design lays a foundation for the high accuracy calibration of imaging spectrometer. 展开更多
关键词 calibration SPECTROMETER RADIOMETER fitting optimize interpolation REQUIREMENT ABSOLUTE satisfy reconstructed
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Single-Channel Speech Enhancement Using Critical-Band Rate Scale Based Improved Multi-Band Spectral Subtraction 被引量:1
5
作者 Navneet Upadhyay Abhijit Karmakar 《Journal of Signal and Information Processing》 2013年第3期314-326,共13页
This paper addresses the problem of single-channel speech enhancement in the adverse environment. The critical-band rate scale based on improved multi-band spectral subtraction is investigated in this study for enhanc... This paper addresses the problem of single-channel speech enhancement in the adverse environment. The critical-band rate scale based on improved multi-band spectral subtraction is investigated in this study for enhancement of single-channel speech. In this work, the whole speech spectrum is divided into different non-uniformly spaced frequency bands in accordance with the critical-band rate scale of the psycho-acoustic model and the spectral over-subtraction is carried-out separately in each band. In addition, for the estimation of the noise from each band, the adaptive noise estimation approach is used and does not require explicit speech silence detection. The noise is estimated and updated by adaptively smoothing the noisy signal power in each band. The smoothing parameter is controlled by a-posteriori signal-to-noise ratio (SNR). For the performance analysis of the proposed algorithm, the objective measures, such as, SNR, segmental SNR, and perceptual evaluations of the speech quality are conducted for the variety of noises at different levels of SNRs. The speech spectrogram and objective evaluations of the proposed algorithm are compared with other standard speech enhancement algorithms and proved that the musical structure of the remnant noise and background noise is better suppressed by the proposed algorithm. 展开更多
关键词 SINGLE-CHANNEL SPEECH Enhancement Critical-band RATE SCALE spectral Over-Subtraction Adaptive Noise Estimation Objective Measure SPEECH Spectrograms
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考虑关联波段特性的光谱相似图像分类方法
6
作者 周文芳 杨耀宁 《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第2期124-128,共5页
光谱相似图像分类性能过差会增加光谱信息冗余度,降低地物勘探与军事防御等多种领域的光谱探测效率。为了多元素匀质区分光谱信息与光谱曲线,提出考虑关联波段特性的光谱相似图像分类方法。该方法首先利用光谱匹配消除光谱相似图像白色... 光谱相似图像分类性能过差会增加光谱信息冗余度,降低地物勘探与军事防御等多种领域的光谱探测效率。为了多元素匀质区分光谱信息与光谱曲线,提出考虑关联波段特性的光谱相似图像分类方法。该方法首先利用光谱匹配消除光谱相似图像白色光源过曝现象。然后提取优化图像的关联波段,并将其作为聚类特征输入支持向量机中。最后根据支持向量机的输出结果,实现光谱相似图像分类。实验结果表明,所提方法分类结果清晰度较高,分类误差或像素块填色错误小,混淆矩阵中同行同列矩形块的分类精度较高。 展开更多
关键词 光谱相似图像 光谱匹配 关联波段 聚类特征 支持向量机
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基于特征波段偏振成像的差异增强伪装目标检测
7
作者 沈英 黄伟达 +2 位作者 周则兵 黄峰 王舒 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期3488-3498,共11页
光谱偏振探测技术利用目标多维度信息,提高伪装目标检测的精度和可靠性。现有的光谱偏振成像系统产生的高维度数据难以实时解算,复杂场景下光谱偏振探测的性能不佳。为此,提出一种基于特征波段偏振成像系统的伪装目标检测算法。针对目... 光谱偏振探测技术利用目标多维度信息,提高伪装目标检测的精度和可靠性。现有的光谱偏振成像系统产生的高维度数据难以实时解算,复杂场景下光谱偏振探测的性能不佳。为此,提出一种基于特征波段偏振成像系统的伪装目标检测算法。针对目标场景筛选特征波段,定制751 nm窄带滤光片结合快照式偏振阵列相机,构建特征波段偏振图像采集系统,实时获取目标图像。提出差异增强和交织序列融合检测算法,设计偏振参数图像,增强特征波段偏振图像的目标对比度;融合差异增强和交织序列映射结果,对目标图像背景噪声进行抑制,进一步突出目标特征;通过阈值分割提取伪装目标。实验结果表明:所提的伪装目标检测算法在不同场景下的综合评价指标F均在0.90以上,检测速度达到20帧/s,实现了复杂场景下伪装目标的快速精准探测。 展开更多
关键词 伪装目标检测 光谱偏振图像 成像系统 特征波段 差异增强
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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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基于SPA-BPNN的成都市天府新区东部土壤As含量高光谱估测建模 被引量:1
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作者 张宇 简季 《桂林理工大学学报》 CAS 北大核心 2024年第1期58-66,共9页
为明确成都平原城市边缘带土壤中重金属As含量,以四川省成都市天府新区东部为研究区,对土壤原始高光谱数据进行一阶微分(FD)、二阶微分(SD)、去包络线(CR)和标准正态变换(SNV)处理,利用皮尔逊相关系数(PCC)和连续投影算法(SPA)筛选出最... 为明确成都平原城市边缘带土壤中重金属As含量,以四川省成都市天府新区东部为研究区,对土壤原始高光谱数据进行一阶微分(FD)、二阶微分(SD)、去包络线(CR)和标准正态变换(SNV)处理,利用皮尔逊相关系数(PCC)和连续投影算法(SPA)筛选出最佳变换光谱的特征波段,分别建立偏最小二乘(PLSR)、极限学习机(ELM)、随机森林(RF)和BP神经网络(BPNN)4种回归模型,利用高光谱数据进行土壤重金属As含量估测并进行精度验证。结果表明,经去包络线一阶微分(CR-FD)变换的光谱与土壤重金属As含量相关性显著提升,由0.473提高到0.848;无论是基于PCC还是SPA算法筛选出的特征波段,非线性模型的拟合度以及预测精度均高于线性模型;相对于PCC算法,利用SPA算法筛选的特征波段建立的模型预测精度明显提升,PLSR、ELM、RF、BPNN模型验证集的决定系数(R2)分别为0.786、0.847、0.856、0.942。因此,以SPA算法筛选出的光谱波段作为自变量构建的BPNN模型(SPA-BPNN)是研究区内As含量的最优估测模型。 展开更多
关键词 土壤重金属 砷含量 高光谱 光谱变换 特征波段 估测模型对比 成都市
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基于子带谐波一致性的语音转换反取证框架研究
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作者 甘子健 叶登攀 张健 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2024年第8期1960-1965,共6页
语音转换任务指的是在保持语言内容不变的情况下,将一个说话者的声音身份转换为另一个说话者.然而现有工作很少考虑针对音频取证机器分类模型进行抗检测研究,转换音频极容易被取证模型所识别.本文提出了一种具有3个子带频谱鉴别器设计... 语音转换任务指的是在保持语言内容不变的情况下,将一个说话者的声音身份转换为另一个说话者.然而现有工作很少考虑针对音频取证机器分类模型进行抗检测研究,转换音频极容易被取证模型所识别.本文提出了一种具有3个子带频谱鉴别器设计的语音转换反取证框架HADV-GAN,其合成音频在具有高保真度的前提下,对语音欺骗取证模型具有反取证能力.此外,HADV-GAN无需训练额外的声码器,可以直接以原始音频波形作为输入,并以声学特征重建语音,因此可以避免使用声码器所导致的特征不匹配问题.实验结果表明,本文所提出的方法在3种主流的语音欺骗取证模型LFCC-GMM、MCG-Res2Net以及AASIST上,对比基线模型NVC-Net,在合成音频质量相当的条件下,拥有更好的反取证能力. 展开更多
关键词 语音转换 语音欺骗取证 子带频谱 音频反取证
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洱海东岸海滨三种典型湿地植被光谱特征分析与识别建模
11
作者 李璇 甘淑 +2 位作者 袁希平 杨敏 龚伟圳 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期2439-2444,共6页
利用高光谱数据对湿地植被进行识别历来是植被遥感研究的重点之一。高光谱遥感数据包含更加细致的植被光谱特征,为高光谱植被识别提供了强有力的手段。以洱海东岸海滨为研究区,测取了3种典型湿地植被(菰、芦、槐叶蘋)的高光谱数据作为... 利用高光谱数据对湿地植被进行识别历来是植被遥感研究的重点之一。高光谱遥感数据包含更加细致的植被光谱特征,为高光谱植被识别提供了强有力的手段。以洱海东岸海滨为研究区,测取了3种典型湿地植被(菰、芦、槐叶蘋)的高光谱数据作为目标样本。对原始光谱进行一阶微分、包络线去除变换并分析其光谱特征,采用连续投影(SPA)、竞争性自适应重加权采样(CARS)两种特征变量选择算法选取原始光谱及其变换光谱中的特征波长,最后基于全波段数据以及特征波长选取后的数据分别建立支持向量机(SVM)、随机森林(RF)、径向基(RBF)神经网络的识别模型。结果表明:SPA与CARS算法对高光谱数据都有良好的降维效果,选取出的特征波长数量在5~18之间。对比组合不同的光谱变换处理与特征波长提取方法进行模建实验,包络线去除-SPA-SVM模型识别三类目标样本表现最好,其识别精度为0.9375,此时选取用于输入建模的特征波长数量仅为10个,占全波段的4.7%,极大的降低了模型的运算时间,而且选取的特征波长中,70%都位于特征吸收带内,其分布可以较好的反应植被化学成分差异导致的光谱吸收特征规律。实验结果表明利用光谱变换、特征选择后建模的高光谱植被识别是可行的,可以为其他湿地植被识别方法提供参考。 展开更多
关键词 高光谱 湿地植被 光谱变换 特征波段选择 支持向量机 随机森林
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基于高光谱图像波段融合的猕猴桃软腐病早期分类检测
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作者 高宏盛 郭志强 +3 位作者 曾云流 丁港 王逍遥 李黎 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期241-249,共9页
软腐病是猕猴桃采后贮藏和销售过程中危害最严重的真菌病害,其潜伏期长,在染病早期还未表现出明显病状时,依靠人工筛选很难将其分类。为此应用高光谱成像技术(470~900 nm)对软腐病的早期分类检测展开研究。采集了健康猕猴桃以及感染软... 软腐病是猕猴桃采后贮藏和销售过程中危害最严重的真菌病害,其潜伏期长,在染病早期还未表现出明显病状时,依靠人工筛选很难将其分类。为此应用高光谱成像技术(470~900 nm)对软腐病的早期分类检测展开研究。采集了健康猕猴桃以及感染软腐病的早期和晚期猕猴桃共295个高光谱图像,并采用Kennard-Stone算法将样本按照7∶3划分为训练集和测试集样本。首先对样本进行感兴趣区域的选择,然后取该区域的平均光谱作为样本的原始光谱曲线。对原始光谱曲线采用主成分分析(PCA)、连续投影算法(SPA)和竞争性自适应重加权算法(CARS)进行光谱特征的提取。与此同时,对SPA求解过程中的8个特征波段使用非下采样轮廓波变换(NSCT)进行波段融合获得融合图像,然后使用灰度共生矩阵法(GLCM)提取融合图像的纹理特征。最后将光谱特征和纹理特征进行融合并分别建立最近邻算法(KNN)、随机森林(RF)以及支持向量机(SVM)分类模型进行猕猴桃软腐病的早期分类检测。此外,还与其他文献中使用主成分图像或特征波段提取的纹理特征进行了对比。该研究主要创新点为:使用NSCT对特征波段图像进行融合后再提取其纹理特征,既降低了特征维度,减少了特征冗余,又融合了不同波段图像的互补信息,提高了分类准确率。实验结果表明,SVM是最适合该研究的分类器,单独使用光谱特征或纹理特征进行分类的结果都不够理想,但两种特征融合后分类准确率最高可达到92.05%,多数猕猴桃软腐病早期样本得到了正确识别,这说明两种特征的融合获得了高光谱图像中光谱和图像的差异性信息,体现了高光谱图像的“空谱合一”。该研究对软腐病早期猕猴桃进行了快速、准确的无损检测,可为猕猴桃的采后品质分级提供一定的参考和指导意义。 展开更多
关键词 猕猴桃软腐病 高光谱图像 波段融合 空谱合一 无损检测
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基于同色系光谱特征指数的壁画颜料识别方法
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作者 汪雨 吕书强 +2 位作者 侯妙乐 孙宇桐 李丽红 《文物保护与考古科学》 北大核心 2024年第5期96-103,共8页
壁画是人类文明的瑰宝,具有极高的历史意义与艺术价值,而颜料是壁画表面信息的重要组成部分。针对壁画表面同色系颜料肉眼难以辨认的问题,提出了基于归一化光谱指数的颜料识别方法。利用地物波谱仪获取颜料的光谱反射率,覆盖波长为350~2... 壁画是人类文明的瑰宝,具有极高的历史意义与艺术价值,而颜料是壁画表面信息的重要组成部分。针对壁画表面同色系颜料肉眼难以辨认的问题,提出了基于归一化光谱指数的颜料识别方法。利用地物波谱仪获取颜料的光谱反射率,覆盖波长为350~2500 nm。通过一阶导数初步选择特征波段,利用欧氏距离作为可分性指标确定最终4个特征波段,构建归一化光谱特征指数。通过区分度来选取最优指数,区分度大于0.5则认为颜料易于区分。以绿色系颜料为例,选取氯铜矿、铜绿、绿玛瑙、绿松石、群绿、石绿、云母绿7种绿色颜料,构建了绿色系不同颜料的光谱特征指数,并以同样的方法构建了其他色系的光谱特征指数。以模拟壁画与云冈石窟06窟西壁壁画作为验证数据,利用所提出的同色系光谱特征指数、光谱角、欧氏距离、光谱特征拟合、二进制编码匹配分别进行颜料识别。结果表明所提方法能有效识别同色系颜料,对于壁画同色系颜料的快速准确识别具有实践意义。 展开更多
关键词 高光谱遥感 光谱指数 颜料识别 特征波段选择
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利用无人机多光谱影像分类电力廊道树种
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作者 胡娜 曹原野 +4 位作者 何勇 陈启浩 原瀚杰 董丽梦 刘修国 《地理空间信息》 2024年第5期70-73,共4页
竹子和桉树由于长势快、冠层高成为高压输电线路在植被茂密区面临的主要树障威胁之一,因此识别竹子和桉树是早期树障预警的关键。基于多旋翼无人机获取高压输电走廊区域的多光谱影像,充分利用红边波段优势提取光谱特征和植被指数特征;... 竹子和桉树由于长势快、冠层高成为高压输电线路在植被茂密区面临的主要树障威胁之一,因此识别竹子和桉树是早期树障预警的关键。基于多旋翼无人机获取高压输电走廊区域的多光谱影像,充分利用红边波段优势提取光谱特征和植被指数特征;再结合随机森林(RF)算法进行植被指数特征优选;最后对比最大似然和支持向量机分类方法。基于RF的特征优选不仅能降低特征变量维度,而且能保持原有的分类精度,从而提高分类效率。 展开更多
关键词 树种识别 无人机多光谱影像 红边波段 植被指数 RF
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基于线性规划的光谱响应函数反演方法初探
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作者 葛馨乐 高磊 孙凌 《北方工业大学学报》 2024年第3期21-29,共9页
光谱响应函数是卫星遥感器中各个光学元件的反射和透射特性的体现。由于遥感器发射前在地面实验室通过光谱校准获得的光谱响应函数是不准确的,而且在太空中运行的过程中,光谱响应函数可能会以未知的方式发生退化。这两种现象都会对卫星... 光谱响应函数是卫星遥感器中各个光学元件的反射和透射特性的体现。由于遥感器发射前在地面实验室通过光谱校准获得的光谱响应函数是不准确的,而且在太空中运行的过程中,光谱响应函数可能会以未知的方式发生退化。这两种现象都会对卫星辐射定标工作的精确性产生严重影响。本文针对可见光波段,提出了一种基于线性规划的光谱响应函数反演方法,该方法具有良好的全局收敛性,不依赖于光谱响应函数初值。通过模拟的大气顶高光谱反射率数据和对应通道的卫星反射率数据可以反演得到真实状态下的光谱响应函数。在光谱响应函数的反演过程中具有有效的定性和定量性能,反演得到的光谱响应函数满足应用需求。 展开更多
关键词 光谱响应函数 可见光波段 线性规划 反演 高光谱反射率
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基于三波段光谱指数的春小麦叶片水分含量估算
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作者 尼加提·卡斯木 张志从 +1 位作者 吾木提·艾山江 孜尼哈尔·祖努尼江 《麦类作物学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期522-531,共10页
为探讨利用三波段植被指数(three-band index,3BI)对春小麦叶片水分含量(leaf water content,LWC)估算的可行性,在田间尺度上,利用ASD-FieldSpec-3光谱仪测定春小麦抽穗期冠层光谱反射率,采用任意波段组合方法,分别建立两波段植被指数(t... 为探讨利用三波段植被指数(three-band index,3BI)对春小麦叶片水分含量(leaf water content,LWC)估算的可行性,在田间尺度上,利用ASD-FieldSpec-3光谱仪测定春小麦抽穗期冠层光谱反射率,采用任意波段组合方法,分别建立两波段植被指数(two-band index,2BI)包括比值植被指数(RVI)、归一化植被指数(NDVI)、差值植被指数(DVI)及3BI,并对单波段反射率、两波段植被指数和三波段植被指数与春小麦抽穗期LWC之间进行相关性分析,筛选稳定的光谱参数,基于人工神经网络(artificial neural network,ANN)、K近邻(K-nearest neighbors,KNN)和支持向量回归(support vector regression,SVR)等3种机器学习算法,建立有效波段组合运算的抽穗期春小麦LWC估算模型,并利用独立样本对模型精度进行检验和评价。结果表明,单波段反射率、2BI和3BI与春小麦抽穗期LWC之间的相关性均达极显著水平(P<0.01),而相关系数差异较大,绝对值分别为0.23、0.62、0.94,说明组合波段展现了光谱隐含信息,避免有效光谱信息的丢失;估算模型中,春小麦抽穗期以KNN算法和最佳3BI组合变量(3BI-5(1075,1095,1085)、3BI-6(1100,400,1097))构建的模型拟合度最高(r^(2)=0.83),均方根误差最小(RMSE=2.14%),相对偏差百分比超出了2.0以上(RPD=2.31),说明该模型具有一定的预测能力。由此可见,通过任意波段组合,可明显提高3BI与春小麦LWC的关联度,且基于K近邻算法构建的模型具有较好的稳定性和估算能力。 展开更多
关键词 春小麦 叶片水分 高光谱 波段组合 机器学习
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助推段火箭发动机尾喷焰红外光谱辐射特征精确建模
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作者 王彪 白璐 +2 位作者 李金录 郭兴 吴家骥 《空天防御》 2024年第3期46-53,共8页
本文提出了一种改进的统计窄谱带(I-SNB)模型用于火箭发动机尾喷焰红外辐射特征的计算。该模型以非均匀模式将窄带内的谱线离散,使离散后的谱线在温度和浓度同时变化的情况下有相似的行为,以适应高度不均匀的喷焰流场。I-SNB模型的建模... 本文提出了一种改进的统计窄谱带(I-SNB)模型用于火箭发动机尾喷焰红外辐射特征的计算。该模型以非均匀模式将窄带内的谱线离散,使离散后的谱线在温度和浓度同时变化的情况下有相似的行为,以适应高度不均匀的喷焰流场。I-SNB模型的建模精度已采用傅里叶变换红外光谱仪(FTIR)参考测量数据和逐线积分(LBL)基准解进行评估,结果表明,其建模精度显著优于传统的统计窄谱带(SNB)模型。在此基础上,以美国Atlas5运载火箭为基准构型,结合助推段火箭飞行弹道参数,对助推段发动机尾喷焰光谱辐射特征进行研究,其计算波段范围为2.0~5.0μm、8.0~12.0μm;计算光谱辐射特征包括光谱辐射强度、特征波段辐射图像和积分辐射强度。研究结果对天基红外探测系统助推阶段拦截提供理论支撑。 展开更多
关键词 火箭发动机 红外光谱辐射 尾喷焰 火箭助推 窄谱带模型
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基于量子遗传光谱角分类算法的高光谱植被特征波段选取
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作者 邓志刚 赵红梅 +2 位作者 查文娴 汤林玲 田野 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期3258-3265,共8页
高光谱数据往往具有数百个连续的窄波段,能够反应地物必要且详细的光谱反射信息,因而被广泛应用于地物精细分类中。然而,由于高光谱窄波段间较强的相关性和冗余性,将整个原始高光谱数据应用于实际分类中,并不能获得令人满意的精度。因此... 高光谱数据往往具有数百个连续的窄波段,能够反应地物必要且详细的光谱反射信息,因而被广泛应用于地物精细分类中。然而,由于高光谱窄波段间较强的相关性和冗余性,将整个原始高光谱数据应用于实际分类中,并不能获得令人满意的精度。因此,特征波长或波段选择一直以来都是高光谱实际应用的关键和难点所在。前期的特征波段选择方法不仅计算效率低,容易陷于局部优化,而且波段指向性和解释性不强。以鄱阳湖湿地连续极端干旱情况下1月—5月份枯水期植被物种精细分类中的特征波段选择为例,采用便携式地物光谱仪(SVC HR1024)实测的包括青蓼、藜蒿、紫云英、风花菜、长刺酸模、看麦娘、虉草、苔草、南荻、芦苇等10种湿地植物物种的高光谱反射数据,引入量子遗传算法(QGA),综合基于k近邻分类器的光谱角分类方法(KNN-SAM),提出基于量子遗传k近邻光谱角分类算法(QGA-KNN-SAM),获取适用于湿地植被高光谱精细分类的特征波长,同时采用k中心点聚类算法确定特征波段区间。该算法与基于传统遗传k近邻光谱角分类算法(GA-KNN-SAM)进行对比实验发现,QGA-KNN-SAM的平均分类精度为95%左右,明显高于GA-KNN-SAM的平均分类精度90%;且基于QGA-KNN-SAM算法的特征波长点及波段相对聚焦,其跨度为589~634.4 nm,明显低于GA-KNN-SAM的1107.6~1205 nm。与传统植被的精细分类不同,湿地植被的精细分类除考虑反应植被的光谱波段外,还需要考虑反应地表水文特征的波段信息。与目前常见的多光谱及高光谱卫星影像的波段分布对比发现,QGA-KNN-SAM算法选取的特征波段的指向性和可解释性更优。该算法既提高了波段选择的计算效率和可解释性,又弥补了在波段选择研究中QGA方法的缺失,可为同类研究提供科学支撑。 展开更多
关键词 量子遗传算法 光谱角绘图 湿地植被 高光谱波段选择
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基于色散调控氟碲酸盐玻璃光纤的O-U波段平坦光频梳产生
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作者 陈禹先 张绪成 +4 位作者 金冠宇 孟凡超 贾志旭 秦伟平 秦冠仕 《发光学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期458-467,共10页
光学频率梳(简称光频梳)作为一种优秀的多波长光源在通信领域具有巨大的应用潜力。通过将光频梳光源与波分复用技术(WDM)、空分复用技术结合(SDM),通信系统可以具有百Tbit/s量级的传输速率,在5G/6G通信、物联网、自动驾驶等方面具有重... 光学频率梳(简称光频梳)作为一种优秀的多波长光源在通信领域具有巨大的应用潜力。通过将光频梳光源与波分复用技术(WDM)、空分复用技术结合(SDM),通信系统可以具有百Tbit/s量级的传输速率,在5G/6G通信、物联网、自动驾驶等方面具有重要的应用价值。目前实现光频梳的方法主要有以下四种,分别为基于锁模激光器产生飞秒光频梳、基于光学微腔产生光频梳、基于电光调制器产生光频梳以及基于行波四波混频产生光频梳。它们各具特点,但均很难同时实现宽光谱、高信噪比、高平坦度、高的单梳齿功率以及梳齿频率间隔大范围可调,这在一定程度上影响了光频梳在光通信领域的应用。本文提出基于受激布里渊激光腔产生种子梳,采用腔外负色散光纤进行脉冲压缩,进一步利用色散调控的高非线性氟碲酸盐光纤进行扩谱,从而实现光频梳产生。数值计算结果表明,通过该系统,我们可以得到重复频率大范围可调、光谱覆盖整个O-U波段且在O-U波段梳齿强度标准差小于5 dB的平坦光频梳,证明了通过基于布里渊激光腔与色散调控高非线性氟碲酸盐光纤的光学系统产生可用于光通信的平坦光频梳的可行性。 展开更多
关键词 光频梳 色散调控氟碲酸盐玻璃光纤 脉冲压缩 腔外扩谱 O-U波段平坦
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高光谱反演耕地土壤质量评价元素含量方法研究
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作者 易孜芳 周磊磊 +1 位作者 骆检兰 曹里 《自然资源遥感》 CSCD 北大核心 2024年第3期225-232,共8页
为探讨利用高光谱快速估算耕地土壤质量元素镉(Cd)、砷(As)含量的可行性和准确度,该文针对元素光谱特征波段提取及高光谱定量反演建模开展研究。使用一阶/二阶微分(first derivative/second derivative,FD/SD)、倒数对数(logarithm reci... 为探讨利用高光谱快速估算耕地土壤质量元素镉(Cd)、砷(As)含量的可行性和准确度,该文针对元素光谱特征波段提取及高光谱定量反演建模开展研究。使用一阶/二阶微分(first derivative/second derivative,FD/SD)、倒数对数(logarithm reciprocal,LR)、包络线去除(continuum removal,CR)4种光谱变换与竞争性自适应重加权算法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)、相关性分析(Pearson correlation analysis,PCC)2种特征筛选相组合的多种方法提取光谱特征波段。在此基础上,分别利用偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)和粒子群改进的随机森林回归(particle swarm optimization-random forest regression,PSO-RFR)2种回归模型来反演元素含量并进行精度验证。结果表明,实验区土壤元素Cd和As预测的最佳模型均为FD-CARS-PLSR,Cd和As元素模型的决定系数R^(2)最高分别为0.863和0.959,相对分析误差分别为2.799和5.119。FD/SD光谱变换结合CARS特征筛选能够提升PLSR反演模型的精度。研究成果可以为土壤Cd和As元素含量的快速估算提供参考。 展开更多
关键词 高光谱遥感 光谱变换 特征波段选择 偏最小二乘回归 竞争性自适应重加权算法
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