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基于注意力机制的高光谱图像降维在纸质文物霉斑识别的研究
1
作者 汤斌 贺渝龙 +6 位作者 唐欢 龙邹荣 王建旭 谭博文 覃丹 罗希玲 赵明富 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS 北大核心 2025年第1期246-255,共10页
纸质文物作为文物传承的重要工具,用于记录不同时期人类历史及人文风貌,其在保存过程中极易受到霉菌等微生物的侵害。霉菌会加速纤维素的降解,在纸张表面生成霉斑,并且散落的孢子会随空气流动大范围传播,增加其他纸质文物发生霉变的风... 纸质文物作为文物传承的重要工具,用于记录不同时期人类历史及人文风貌,其在保存过程中极易受到霉菌等微生物的侵害。霉菌会加速纤维素的降解,在纸张表面生成霉斑,并且散落的孢子会随空气流动大范围传播,增加其他纸质文物发生霉变的风险。因此,定期对纸质文物进行霉斑检测对了解纸质文物现状和纸质文物修复至关重要。高光谱成像技术是一种非接触性、非破坏性的检测技术,能同时获得空间数据和光谱数据,与计算机技术结合可以实现纸质文物的大批次实时无损检测。针对黑曲霉这一广泛出现的霉菌,提出一种基于注意力机制的高光谱数据降维方法,通过采集其高光谱数据,实现了高光谱冗余数据的自适应预处理。采集了来自重庆中国三峡博物馆提供的20份纸质文物黑曲霉霉斑样本,使用ENVI软件分析得出在413~855 nm波段范围内,黑曲霉霉斑感染区域和健康区域的平均光谱曲线,平均反射率差异明显;在855~1021 nm波段范围内,黑曲霉霉斑感染区域和墨迹区域的平均光谱曲线,平均反射率差异明显。文中将所提出方法与传统主成分分析和独立成分分析预处理方法分别处理原始高光谱数据,并将结果在经典U-Net、SegNet、DeepLabV3+和PSPNet四个语义分割网络上进行了对比。结果表明,该算法预处理的数据在U-Net和SegNet经典网络中有明显优势,相较于主成分分析法和独立成分分析法,霉斑识别精度取得了较大提升达到89.49%和88.46%,验证了本文所提出算法的有效性,为文物保护领域提供有效的支撑和新的思路。 展开更多
关键词 高光谱数据预处理 霉斑识别 纸质文物 注意力机制 图像分割
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基于“空天地”同步测量的卫星遥感影像大气校正实验方案设计
2
作者 崔建勇 张旺辰 +3 位作者 侯舒航 任鹏 刘善伟 宿新元 《实验技术与管理》 北大核心 2025年第6期9-19,共11页
针对卫星遥感影像大气校正精度受限的问题,提出一种基于无人机高光谱协同的“空天地”逐级校正方案。该研究以青岛市唐岛湾水域为实验区,结合卫星、高光谱无人机及地面光谱仪同步观测数据,设计多平台协同校正方案。首先通过逐像素匹配法... 针对卫星遥感影像大气校正精度受限的问题,提出一种基于无人机高光谱协同的“空天地”逐级校正方案。该研究以青岛市唐岛湾水域为实验区,结合卫星、高光谱无人机及地面光谱仪同步观测数据,设计多平台协同校正方案。首先通过逐像素匹配法(MPP)与经验线法(ELM)融合消除低空大气干扰;再利用指数三角优化算法(ETO)改进BP神经网络,建立卫星与无人机数据的非线性映射关系。实验结果显示,“空天地”逐级校正后卫星影像地表反射率与实测光谱的决定系数(R^(2))达0.92;叶绿素a(Chl-a)反演均方根误差(RMSE)降低至1.21μg/L,反演精度较校正前提升42%。研究表明,该实验方案可以有效提高卫星影像的大气校正精度。 展开更多
关键词 大气校正 多源数据 水色遥感 高光谱 BP神经网络
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分数阶微分数据变换在滨海盐渍土盐分反演中的适用性 被引量：1
3
作者 潘昊 陈诗扬 +3 位作者 李祎森 李映祥 曹怀堂 刘佳 《农业工程学报》 北大核心 2025年第3期73-82,共10页
滨海地区是中国重要的农业生态功能区,土壤盐渍化已成为该区域土地生产力退化的主要因素。为探索分数阶微分(fractional-order differentiation,FOD)数据变换在滨海盐碱地盐渍化监测中的应用潜力,该研究以中国北方典型滨海盐渍化区域—... 滨海地区是中国重要的农业生态功能区,土壤盐渍化已成为该区域土地生产力退化的主要因素。为探索分数阶微分(fractional-order differentiation,FOD)数据变换在滨海盐碱地盐渍化监测中的应用潜力,该研究以中国北方典型滨海盐渍化区域—河北省黄骅市为研究区,利用环境减灾二号卫星(HJ-2B)高光谱影像,进行了阶数范围为0~2.0、步长为0.1的FOD数据变换。通过分析不同阶数下3类土壤(非盐渍化、轻度盐渍化、重度盐渍化)的光谱特征及其反射率与土壤含盐量的相关性,筛选出对土壤盐分敏感的波段作为模型输入,进而基于梯度提升机(gradient boosting machine,GBM)实现土壤盐分反演。结果表明:1)在0.9阶微分光谱下,3类土壤的光谱差异最为显著且与土壤含盐量的相关性最高,相关系数达到0.58;2)在FOD数据变换的基础上,结合皮尔逊相关性分析,计算了各波段在0~2.0阶范围内的反射率与土壤含盐量的相关性均值。结果显示,960、1 630、1 975、975和2 140 nm波段与土壤含盐量具有较高相关性,适合作为模型输入变量,以提升滨海盐碱地盐渍化监测的精度;3)根据光谱特征分离度和相关性排序,筛选出0、0.5、0.9、1.0、1.1和1.5共6个FOD变换阶数用于土壤盐分反演。其中,0.9阶影像反演精度最高,优于原始光谱和整数阶光谱,决定系数达0.78,均方根误差为1.0 g/kg。总体而言,FOD数据变换能更有效地揭示土壤含盐量与光谱信息的非线性关系,研究结果可为滨海盐碱地及其他区域的高光谱遥感土壤盐渍化监测提供参考。 展开更多
关键词 遥感 土壤含盐量 高光谱影像 分数阶微分数据变换 敏感波段 梯度提升机
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结合典型地物光谱的珠海一号高光谱数据辐射与大气一体化校正方法
4
作者 李玉华 邓孺孺 +5 位作者 李嘉怡 郭昱 李依玲 旷志渊 谷钰泽 梁业恒 《测绘通报》 北大核心 2025年第1期52-58,共7页
对于高光谱数据而言,由于传感器工作波段较窄,感光能量小,且各个波段在成像过程中产生的传感器辐射误差与大气影响交织在一起,导致单方面考虑大气因素的纠正方法难以获得高精度的结果。因此,本文从辐射传输原理出发,以珠海一号高光谱数... 对于高光谱数据而言,由于传感器工作波段较窄,感光能量小,且各个波段在成像过程中产生的传感器辐射误差与大气影响交织在一起,导致单方面考虑大气因素的纠正方法难以获得高精度的结果。因此,本文从辐射传输原理出发,以珠海一号高光谱数据为例,结合高、低反射率两种典型地物,提出了一种面向高光谱数据的辐射与大气一体化纠正模型,并将其校正结果与FLAASH、QUAC、EMPL方法进行比较,同时选择裸土、植被和水体三类典型地物进行精度分析。结果表明,本文校正结果能够有效修正大气散射的影响,校正结果相关系数均在0.9以上,光谱角均位于13°以内,均方根误差最高不超过0.15,校正结果稳定,尤其在低反射水体方面,效果远优于其他大气校正方法。 展开更多
关键词 大气校正 高光谱数据 珠海一号 辐射与大气一体化校正
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高光谱技术在土壤成分检测中的应用研究进展
5
作者 高成丽 何青海 +3 位作者 李晓丽 单东日 何勇 王海滨 《农业工程》 2025年第4期117-122,共6页
土壤成分含量的传统化学分析方法难以全面捕捉土壤的综合信息,高光谱技术因其快速、无污染、探测范围广等特点,常作为土壤元素含量大面积精确反演的有效途径。综述高光谱的技术原理及系统装置,讨论高光谱数据的校正方法、多种光谱预处... 土壤成分含量的传统化学分析方法难以全面捕捉土壤的综合信息,高光谱技术因其快速、无污染、探测范围广等特点,常作为土壤元素含量大面积精确反演的有效途径。综述高光谱的技术原理及系统装置,讨论高光谱数据的校正方法、多种光谱预处理方法、特征波长提取方法和模型构建方法。总结高光谱技术在土壤成分(水分、有机质、氮磷钾和土壤盐分)检测中的应用最新研究进展。讨论高光谱技术在土壤成分检测中应用存在的问题及未来发展趋势,为土壤检测技术的创新提供参考。 展开更多
关键词 高光谱技术 数据处理方法 土壤成分检测 有机质
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基于多源卫星数据的水稻叶片氮含量估算研究
6
作者 贾韬 唐立芳 +1 位作者 汪建飞 鲁立江 《安徽农学通报》 2025年第16期1-8,共8页
为研究多源卫星数据的水稻叶片氮浓度含量精度,于2020—2022年在安徽凤阳小岗村开展水稻叶片氮含量估算试验,利用HH2光谱仪获取水稻在不同生长阶段(分蘖期、孕穗期、抽穗期、开花期、灌浆期)的叶片高光谱实测数据,并同步获取了水稻各时... 为研究多源卫星数据的水稻叶片氮浓度含量精度,于2020—2022年在安徽凤阳小岗村开展水稻叶片氮含量估算试验,利用HH2光谱仪获取水稻在不同生长阶段(分蘖期、孕穗期、抽穗期、开花期、灌浆期)的叶片高光谱实测数据,并同步获取了水稻各时期氮素含量数据。选取了两种卫星传感器(Quick Bird和SPOT-6)的波段响应函数,基于ENVI/IDL重采样技术模拟了两种卫星传感器的反射率数据。基于模拟的水稻叶片多光谱反射率数据,以任意两个波段组合的方式构建了12个光谱指数,通过相关性拟合筛选与各生育期氮素含量高度相关的光谱指数,通过决定系数(R^(2))和均方根误差(RMSE)对建立的水稻叶片氮含量估测模型进行验证。结果表明,在整个生育期内,水稻叶片氮素含量(除分蘖期外)呈逐渐降低趋势,与光谱反射率呈负相关。Quick Bird卫星传感器在分蘖期、孕穗期NDSI-BG和RSI-BR与氮含量相关性最高,拟合决定系数(R^(2))分别为0.3518、0.6170和0.3529、0.6281;在抽穗期、开花期、灌浆期NDSI-RN和RSI-RN的R^(2)最高,分别为0.7140、0.5532、0.6372和0.7075、0.5429、0.6395。SPOT-6卫星传感器与Quick Bird一致,在分蘖期、孕穗期NDSI-BG和RSI-BR的R^(2)最高,分别为0.3518、0.6129和0.3554、0.6222;在抽穗期、开花期、灌浆期NDSI-RN和RSI-RN的R^(2)最高,分别为0.7029、0.5436、0.5846和0.6978、0.5379和0.5848。模型验证结果表明,Quick Bird卫星模拟数据的R^(2)=0.56,RMSE=0.42;SPOT-6卫星模型的R^(2)=0.54,RMSE=0.28。说明基于Quick Bird卫星模拟数据建立的氮含量估测模型精度要优于SPOT-6卫星,但其RMSE略大,可以利用该方法进行较为粗略的水稻氮素含量估测。 展开更多
关键词 作物氮素监测 遥感技术 高光谱数据 多源卫星数据
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基于高光谱和机器学习的岩石基本质量等级分级模型研究
7
作者 李蕴峰 刘智杰 +3 位作者 陈洋 李涛涛 王岑 李超腾 《地质论评》 北大核心 2025年第3期885-894,共10页
精准获取军事地质要素属性信息,可有效支撑战场地质环境保障体系建设,为军事决策提供基础数据保障。传统军事地质要素获取以实地调查或遥感图像人工解译方法为主,在陌生地域数据获取方面,存在成本高、效率低、精度无法确定等问题;利用... 精准获取军事地质要素属性信息,可有效支撑战场地质环境保障体系建设,为军事决策提供基础数据保障。传统军事地质要素获取以实地调查或遥感图像人工解译方法为主,在陌生地域数据获取方面,存在成本高、效率低、精度无法确定等问题;利用已知地域数据,采用机器学习、深度学习方法构建高光谱卫星影像军事地质要素属性模型,成为陌生地域数据获取的有效手段。笔者等提出机器学习支持下的岩石基本质量等级预测方法,对陌生地域岩石基本质量等级预测效果良好。在系统收集研究区岩石基本质量等级数据基础上,创建样本数据集,以资源一号02E高光谱卫星数据为数据源,采用SVC、RF、XGBoost、Stacking、Blending和ResNet50机器学习方法,开展陌生地域岩石基本质量等级的预测模型研究。研究结果表明,ResNet50模型为研究区岩石基本质量等级最佳预测模型,预测精度达65.53%,其次为Stacking模型,预测精度为41.53%,预测精度最低的是Blending模型;模型预测结果反映出研究区岩石基本质量等级的空间分异明显,总体呈现出北部岩石基本质量等级较高,以Ⅰ、Ⅱ级为主,西南部岩石基本质量等级较低,以Ⅳ、Ⅴ级为主的空间分布特点;陌生地域岩石基本质量等级以Ⅲ级及以下为主,东北方向岩石基本质量等级较高。研究以期为军事地质数据获取和数据应用提供依据。 展开更多
关键词 机器学习 高光谱数据 岩石基本质量等级 空间预测 军事地质
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微波遥感与红外高光谱遥感联合应用的进展与展望
8
作者 李旌阳 何杰颖 《空间科学学报》 北大核心 2025年第2期413-423,共11页
随着地球科学研究的深入,单一遥感技术由于物理机制的限制,难以满足复杂地球系统观测对精度、时空分辨率和数据维度的需求.本研究对微波遥感与红外高光谱遥感的结合应用进行综述,通过分析相关文献,探讨了两种技术的基础原理与特性,总结... 随着地球科学研究的深入,单一遥感技术由于物理机制的限制,难以满足复杂地球系统观测对精度、时空分辨率和数据维度的需求.本研究对微波遥感与红外高光谱遥感的结合应用进行综述,通过分析相关文献,探讨了两种技术的基础原理与特性,总结其在灾害管理和生态环境监测中的应用现状,梳理多传感器融合的技术进展,并分析其面临的主要挑战,包括时空分辨率差异、多传感器校准与数据处理复杂性等问题.研究表明,微波与红外高光谱遥感的融合能够提升观测精度与数据覆盖范围,为气象预报、灾害响应和生态保护提供科学支持.未来需优化融合算法与数据处理技术,推动融合技术向产品化和实际应用转化,为全球气候变化与生态环境研究提供更强有力的工具. 展开更多
关键词 微波遥感 红外高光谱遥感 多传感器融合 地球观测 数据处理 时空分辨率 灾害管理 生态环境监测
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CNN-Transformer结合对比学习的高光谱与LiDAR数据协同分类
9
作者 吴海滨 戴诗语 +2 位作者 王爱丽 岩堀祐之 于效宇 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1087-1100,共14页
针对高光谱图像(hyperspectral images,HSI)与LiDAR数据多模态分类任务中的跨模态信息表达和特征对齐等问题,提出一种基于对比学习CNN-Transformer高光谱和LiDAR数据协同分类网络(Contrastive Learning based CNNTransformer Network,CL... 针对高光谱图像(hyperspectral images,HSI)与LiDAR数据多模态分类任务中的跨模态信息表达和特征对齐等问题,提出一种基于对比学习CNN-Transformer高光谱和LiDAR数据协同分类网络(Contrastive Learning based CNNTransformer Network,CLCT-Net)。CLCT-Net通过由ConvNeXt V2 Block构成的共有特征提取模块,获得不同模态间的共性特征,解决异构传感器数据之间语义对齐的问题。构建了包含空间-通道分支和光谱上下文分支的双分支HSI编码器,以及结合频域自注意力机制的LiDAR编码器,以获取更丰富的特征表示。利用集成对比学习进行分类,进一步提升多模态数据协同分类的精度。在Houston 2013和Trento数据集上的实验结果表明,相较于其他高光谱图像和Li‐DAR数据分类模型,本文所提模型获得了更高的地物分类精度,分别达到了92.01%和98.90%,实现了跨模态数据特征的深度挖掘和协同提取。 展开更多
关键词 高光谱图像 激光雷达数据 TRANSFORMER 卷积神经网络 对比学习
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基于CSA-PLS算法的养殖水体水质快速高光谱预测反演模型研究 被引量：3
10
作者 马启良 刘梅 +2 位作者 祁亨年 杨小明 原居林 《海洋与湖沼》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期375-385,共11页
养殖水体水质的优劣直接影响养殖对象的成长,准确、快速、全面地掌控养殖水环境的水质参数变化情况具有重要意义。传统的水质指标监测方法都通过人工采样的方式,不仅耗费时间长,且只能体现局部水体情况。针对这些问题,提出了一种乌鸦搜... 养殖水体水质的优劣直接影响养殖对象的成长,准确、快速、全面地掌控养殖水环境的水质参数变化情况具有重要意义。传统的水质指标监测方法都通过人工采样的方式,不仅耗费时间长,且只能体现局部水体情况。针对这些问题,提出了一种乌鸦搜索算法(CSA)结合偏最小二乘回归(PLSR)的高光谱特征波段筛选方法,快速构建回归模型,实现光谱数据的精准预测反演。以连片的养殖小区为研究对象,采集养殖水体样本并拍摄同时期的高光谱影像数据。首先对提取的采样点光谱数据利用多种数据变换方法分别预处理;其次利用这些数据,对水质指标总氮(TN)、氨氮(NH_(4)^(+)-N)、总磷(TP)和化学需氧量(COD)分别构建全波段的SVR和AdaBoost回归模型,同时与提出的CSA-PLS自动筛选波段方法和传统的连续投影算法(SPA)筛选波段后构建的模型进行比较分析;最后根据决定系数(R^(2))和均方根误差(REMS)选出适合各水质指标的最优模型。从实验结果可以看出,所提波段筛选方法的AdaBoost模型预测结果优于SVR和传统SPA方法提取特征波段后构建的模型,与全波段最优模型相比,在评价指标R^(2)和RMSE上TN提升了18.32%和10.73%;NH_(4)^(+)-N提升了17.42%和11.19%;COD提升了2.15%和2.54%。结果表明,基于CSA-PLS算法的光谱波段自动筛选方法结合AdaBoost构建的预测反演模型是有效、可行的,具有较高的精准度,为实现养殖水环境实时准确的预警调控提供了一种新的数据预测模型。 展开更多
关键词 高光谱数据 水质预测 乌鸦搜索算法 养殖水环境 集成学习
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基于多角度高光谱指数的花岗岩中长石含量反演研究 被引量：2
11
作者 吴梦娟 靳佳 +1 位作者 王金林 王权 《地质学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期314-323,共10页
花岗岩中长石含量的定量估算有助于其定名和分类,为后续相关地质过程研究提供基础数据。在可见光—近红外—短波红外波段范围内(0.35~2.5μm),传统基于光谱吸收特征参数反演矿物种类和含量的方法,不适用于像长石这类无诊断性吸收特征的... 花岗岩中长石含量的定量估算有助于其定名和分类,为后续相关地质过程研究提供基础数据。在可见光—近红外—短波红外波段范围内(0.35~2.5μm),传统基于光谱吸收特征参数反演矿物种类和含量的方法,不适用于像长石这类无诊断性吸收特征的矿物。同时,基于物理的辐射传输模型由于计算复杂,在较大程度上限制了该方法在矿物定量反演中的应用。本文基于多角度高光谱数据,通过不同光谱预处理方法及光谱指数类型的组合实验,创建用于估算花岗岩中长石比例的光谱指数模型。结果表明,使用2035 nm波段的反射率二重差分型(CRDDn_(2035))指数模型,在不同实测数据集中均具有良好表现,估算精度达到0.81。本研究创建了一种适用于估算长石占比的光谱指数模型,为定量反演具有弱吸收特征的岩矿信息提供了新的技术手段与思路。 展开更多
关键词 多角度高光谱数据 光谱指数 花岗岩中长石定量反演 Hapke模型
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基于可见光-近红外高光谱信息与数据融合的木质化鸡胸肉的判别模型构建 被引量：2
12
作者 张娜 李震 +5 位作者 兰维杰 屠康 武杰 王兆山 赵干 潘磊庆 《食品工业科技》 CAS 北大核心 2024年第7期286-293,共8页
木质化鸡胸肉(wooden breast,WB)制约肉鸡行业发展,传统触诊检测方法耗时且效率低,为提升高光谱成像(hyperspectral imaging,HSI)技术检测鸡胸肉木质化程度的效果,本论文以白羽鸡鸡胸肉为研究对象,将其划分4个木质化等级,采集其在400~1... 木质化鸡胸肉(wooden breast,WB)制约肉鸡行业发展,传统触诊检测方法耗时且效率低,为提升高光谱成像(hyperspectral imaging,HSI)技术检测鸡胸肉木质化程度的效果,本论文以白羽鸡鸡胸肉为研究对象,将其划分4个木质化等级,采集其在400~1000和1000~2000 nm内的HSI信息,通过不同光谱预处理算法和特征波段筛选方法,建立基于全波段、特征波段和HSI数据融合的偏最小二乘判别分析(Partial least squares-discriminant analysis,PLS-DA)模型和支持向量机(Support vector machine,SVM)模型。结果显示,SVM模型比PLSDA模型更适于判别鸡胸肉木质化程度,基于1000~2000 nm内全波段和特征波段的最佳模型预测集总体正确率均高于400~1000 nm内的模型,基于两波段HSI数据融合的木质化判别模型优于基于单一波段(包括全波段和特征波段)的模型,最佳模型预测集总体正确率为96.7%,能较好地区分出4个木质化等级,且对4个等级的判别准确率均可达90%以上。研究结果为HSI实现木质化鸡胸肉的准确无损检测提供技术支持。 展开更多
关键词 木质化鸡胸肉 可见-近红外高光谱 短波红外高光谱 光谱数据融合 判别模型
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基于高光谱成像的烤烟着生部位识别 被引量：3
13
作者 梅吉帆 郭文孟 +8 位作者 李智慧 薛宇毅 杨忠泮 李嘉康 苏子淇 张雷 堵劲松 徐大勇 李辉 《中国烟草学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期51-60,共10页
【目的】采用高光谱成像技术结合机器学习方法,建立烤烟着生部位(上部、中部、下部)的识别模型。【方法】首先,通过分析烟叶在水、氮敏感波段下的强度分布特征,采用了一种结合OTSU和Sauvola图像分割算法的双阈值感兴趣区(ROI)选取方法,... 【目的】采用高光谱成像技术结合机器学习方法,建立烤烟着生部位(上部、中部、下部)的识别模型。【方法】首先,通过分析烟叶在水、氮敏感波段下的强度分布特征,采用了一种结合OTSU和Sauvola图像分割算法的双阈值感兴趣区(ROI)选取方法,然后对比分析不同预处理方法对数据建模的影响规律,采用支持向量机(SVM)、极限梯度提升(XGBoost)算法进行判别模型的建立,通过参数寻优进行模型的优化。使用遗传算法(GA)和遗传算法结合连续投影算法(GA-SPA)进行特征波长的选择,建立简化模型。【结果】(1)建立的双阈值感兴趣区选取方法能准确高效地实现烤烟叶片正常叶面区域的选取(2)不同数据预处理方法对识别模型影响较为显著,基于一阶导和萨维莱茨-戈莱平滑(1Der+SG)预处理光谱数据,结合GA选取的特征波长建立的XGBoost着生部位识别模型具有最佳的分类效能,其准确率高达97.78%。【结论】研究建立的基于高光谱成像技术结合机器学习方法的部位模型可满足烤烟着生部位的高效准确识别。 展开更多
关键词 高光谱成像技术 着生部位 数据预处理 机器学习 双阈值分割 定性判别
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基于机器学习算法的机载高光谱图像优势树种识别 被引量：4
14
作者 于航 谭炳香 +2 位作者 沈明潭 贺晨瑞 黄逸飞 《自然资源遥感》 CSCD 北大核心 2024年第1期118-127,共10页
对森林树种类型进行识别可以为森林资源清查工作的开展提供科学的参考价值,如何利用空间分辨率较高的高光谱数据准确识别森林优势树种是当前亟待解决的问题之一。文章以内蒙古大兴安岭根河森林保护区为研究区,在2种空间分辨率(1 m和3 m)... 对森林树种类型进行识别可以为森林资源清查工作的开展提供科学的参考价值,如何利用空间分辨率较高的高光谱数据准确识别森林优势树种是当前亟待解决的问题之一。文章以内蒙古大兴安岭根河森林保护区为研究区,在2种空间分辨率(1 m和3 m)下,使用样本点(样地对应像元的光谱值)与样本面(样地对应3×3窗口像元光谱平均值)2种样本取值尺度,采用3种机器学习分类算法(神经网络(neural network,NN)、三维卷积神经网络(three dimensional convolution neural network,3DCNN)和支持向量机(support vector machines,SVM))对机载高光谱图像的森林优势树种识别能力进行了探讨。结果表明:①无论使用何种空间分辨率与样本取值尺度,3DCNN的分类精度最高,其总体精度和Kappa系数最高(最高分别为95.42%和0.94);②高空间分辨率更有利于优势树种识别,其比低空间分辨率(3 m)总体精度最多可提高30.97%,Kappa系数最多可提高54.24%;③使用NN与SVM进行分类时,以样本面作为样本取值尺度进行树种识别的精度低于样本点。而在3 m空间分辨率情况下使用3DCNN进行分类时,以样本面作为样本取值尺度进行树种识别的精度高于样本点。总的来说,空间分辨率、样本取值尺度与分类算法均对优势树种识别精度有不同程度的影响。在机载高光谱图像识别森林优势树种过程中,优先选择高空间分辨率影像,利用小样本数据,采取深度学习算法将会提高优势树种识别精度。 展开更多
关键词 高光谱数据 优势树种识别 空间分辨率 多尺度样本
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基于PROSAIL模型的青贮玉米叶面积指数反演 被引量：2
15
作者 汪彦龙 王钧 崔婷 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期205-213,共9页
精准且高效地估算区域内的玉米叶面积指数(LAI),对于田间管理决策、地物产量预测以及实施精准农业具有至关重要的意义。针对多尺度、大范围遥感反演中存在的尺度效应、精度低、普适性差等问题,本文以张掖市民乐县青贮玉米实验田为研究区... 精准且高效地估算区域内的玉米叶面积指数(LAI),对于田间管理决策、地物产量预测以及实施精准农业具有至关重要的意义。针对多尺度、大范围遥感反演中存在的尺度效应、精度低、普适性差等问题,本文以张掖市民乐县青贮玉米实验田为研究区,选取青贮玉米为研究对象,基于Landsat-8高光谱和Modis多光谱遥感影像,并结合地面实测数据。通过对PROSAIL模型的输入参数进行局部和全局敏感性分析,构建出青贮玉米在多个生育期内的冠层反射率-LAI的查找表和最小寻优代价函数的反演策略,确定研究区域的最佳LAI反演模型,并利用青贮玉米不同生育期内的实测值完成了反演结果的精度验证及线性拟合。结果表明:LAI反演结果总体较好,拟合精度较高,与实测值之间有较强的相关性,拔节期、抽雄期、成熟期最优决定系数R2分别为0.85、0.91、0.90;均方根误差(RMSE)分别为0.35、0.58、0.51。因此,基于多源高光谱遥感数据结合PROSAIL模型的反演策略可为作物参数反演提供新的科学依据和方法。 展开更多
关键词 青贮玉米 叶面积指数 PROSAIL模型 反演策略 高光谱数据
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基于张量Tucker分解的高光谱图像异常目标识别 被引量：2
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作者 陈楚申 唐国吉 《现代电子技术》 北大核心 2024年第13期43-46,共4页
高光谱图像每个像素点的光谱信息包含数百甚至数千个波段,使得高光谱图像在维度上具有高度的复杂性,且由于光谱波段众多,其中存在大量的冗余信息,加大了异常目标识别计算的负担。为此,文中提出基于张量Tucker分解的高光谱图像异常目标... 高光谱图像每个像素点的光谱信息包含数百甚至数千个波段,使得高光谱图像在维度上具有高度的复杂性,且由于光谱波段众多,其中存在大量的冗余信息,加大了异常目标识别计算的负担。为此,文中提出基于张量Tucker分解的高光谱图像异常目标识别方法。通过张量Tucker分解压缩高光谱图像后,采用依据高光谱图像数据样本学习的构造方法,构建压缩后高光谱图像的字典,获取高光谱图像数据的稀疏表示形式后,通过RX异常检测方法检测出高光谱图像中的异常目标。实验结果表明:所提方法张量分解重构高光谱图像后,可以缩短压缩时间,减少算法复杂度;重构后的高光谱图像清晰度高,且高光谱图像异常目标检测虚警率低。 展开更多
关键词 张量Tucker分解 高光谱图像 异常检测 目标识别 稀疏表示 压缩图像 数据降维
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基于高光谱反射和透射融合技术的牛肉糜掺假检测 被引量：3
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作者 李斌 卢英俊 +1 位作者 刘燕德 万霞 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第16期251-260,共10页
为了提高牛肉糜中掺鸡、鸭和猪肉糜的检测精度,该研究利用高光谱反射率(reflentance,R)和透射率(transmittance,T)光谱数据融合方法开展了对牛肉中掺假物的定量检测研究。首先在牛肉中分别加入质量分数为2%~50%浓度间隔为2%的三类掺假物... 为了提高牛肉糜中掺鸡、鸭和猪肉糜的检测精度,该研究利用高光谱反射率(reflentance,R)和透射率(transmittance,T)光谱数据融合方法开展了对牛肉中掺假物的定量检测研究。首先在牛肉中分别加入质量分数为2%~50%浓度间隔为2%的三类掺假物(鸡肉、鸭肉和猪肉),采集样本的反射率光谱数据结合支持向量机(support vector machine,SVM)、随机森林(random forest,RF)和长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)算法建立分类模型,将样品分为鸡肉、鸭肉和猪肉掺假牛肉样品和纯牛肉样本(4类)。然后,通过单一的反射和透射率光谱数据建立偏最小二乘模型(partial least squares regression,PLSR)对不同掺假物浓度进行定量分析,通过竞争自适应重加权采样(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)、无关变量消除(uninformative variable elimination,UVE)、初级数据融合和中级数据融合方法对模型性能进行优化。基于中级数据融合对掺假物为鸡肉、鸭肉和猪肉的模型预测效果提升最大,相比于单一光谱数据建立的最优模型效果分别提升了3.9%、9.3%和4.5%。对掺假物为鸡肉和鸭肉样本预测效果最好的模型为去趋势化(de trending,DT)预处理后的UVE-PLSR,对应的决定系数(r-squared prediction,R_p~2)和均方根误差(root mean square error,RMSEP)分别为0.984 5和1.865 1、0.986 0和1.771 1,对于掺假物为猪肉样本预测效果最好的模型为RAW-CARS-PLSR,对应的R_p~2和RMSEP为0.975 1和2.366 5。结果表明,高光谱成像技术结合数据融合技术可以有效对牛肉中掺假物含量进行快速且高精度的检测,中级数据融合最大化提升了模型的性能。 展开更多
关键词 牛肉掺假 高光谱 数据融合 反射率光谱 透射率光谱
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基于特征光谱参数的叶片和冠层尺度茶多酚含量估算
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作者 段丹丹 刘仲华 +2 位作者 赵春江 赵钰 王凡 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期814-820,共7页
茶多酚具有很强的生理活性和抗氧化性,是茶品质的重要属性之一。相比传统茶多酚含量的测定方法,遥感技术监测茶多酚含量具有高效、精确及实时的优势,但如何利用遥感数据监测不同时期的茶多酚含量研究较少。该研究以广东省英德市的5个茶... 茶多酚具有很强的生理活性和抗氧化性,是茶品质的重要属性之一。相比传统茶多酚含量的测定方法,遥感技术监测茶多酚含量具有高效、精确及实时的优势,但如何利用遥感数据监测不同时期的茶多酚含量研究较少。该研究以广东省英德市的5个茶园的茶叶为研究对象,对春茶、夏茶和秋茶的叶片与冠层两个尺度的茶多酚含量及对应高光谱数据进行测定,利用标准正态变量变换(SNV)对叶片和冠层的高光谱反射率数据进行预处理;然后,分别采用连续投影算法(SPA)和竞争性自适应重加权采样算法(CARS)筛选不同生长季节叶片和冠层两个尺度茶多酚的敏感波段;最后,通过偏最小二乘法(PLS)、随机森林(RF)和多元线性回归(MLR)分别构建不同时期的茶多酚含量模型并进行验证。结果表明:(1)茶多酚的含量随着季节推移显著增加,春茶茶多酚含量(15.37%)最低,夏茶茶多酚含量次之(18.29%),秋茶茶多酚含量(秋茶20.77%)最高;(2)不同敏感波段筛选的茶多酚含量的光谱特征波段主要为2100~2200 nm附近、1300~1400 nm附近、红波-红边波段及绿波段;(3)基于春茶、夏茶和秋茶冠层光谱特征构建的茶多酚模型中CARS-PLS、SPA-MLR和CARS-PLS模型精度最高,建模集R2分别为0.56、0.45和0.52,RMSE分别为1.15、1.68和1.77;验证集R2分别为0.43、0.40和0.41,RMSE分别为1.60、1.91和1.91;基于春茶、夏茶和秋茶冠层叶片光谱特征构建的茶多酚模型中SPA-PLS、CARS-PLS和SPA-MLR模型精度最高,建模集R2分别为0.50、0.42和0.42,RMSE分别为1.25、1.70和1.66;验证集R2分别为0.43、0.36和0.38,RMSE分别为1.44、1.96和2.49。研究结果表明,基于遥感数据进行不同季节的叶片和冠层两个尺度的茶多酚含量估算是可行的,在大面积实时监测茶品质特征方面具有较大的潜力。 展开更多
关键词 茶多酚 高光谱 偏最小二乘法 随机森林 多元线性回归
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高光谱技术结合改进LSSVM的大米脂肪酸检测方法
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作者 付娟娟 陈春茹 +1 位作者 黄珍琳 孙峰 《食品与机械》 CSCD 北大核心 2024年第2期57-62,共6页
目的:解决食品企业现有大米品质检测方法存在的准确性低和效率差等问题。方法:基于高光谱数据采集系统,提出一种结合改进细菌觅食算法和最小二乘支持向量机的贮藏大米品质快速无损检测方法。通过改进的细菌觅食算法对最小二乘支持向量... 目的:解决食品企业现有大米品质检测方法存在的准确性低和效率差等问题。方法:基于高光谱数据采集系统,提出一种结合改进细菌觅食算法和最小二乘支持向量机的贮藏大米品质快速无损检测方法。通过改进的细菌觅食算法对最小二乘支持向量机超参数(正则化参数和核参数)进行寻优,实现贮藏大米品质的快速无损检测。通过试验分析其性能。结果:所提方法可以实现贮藏大米脂肪酸含量的快速无损检测,决定系数为0.940 5,均方根误差为0.543 5,平均检测时间为1.12 s。结论:所提检测方法具有较高的检测性能,可用于大米品质的鉴别与检测。 展开更多
关键词 大米 脂肪酸 高光谱数据 细菌觅食算法 最小二乘支持向量机 快速无损检测
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基于高光谱数据的密云水库水生态空间地物精细分类 被引量：1
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作者 陈珠琳 李添雨 +7 位作者 张耀方 薛万来 谢营 吴迪 赵晨强 马利 王思棋 贾坤 《空间科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期103-113,共11页
重点水域水生态空间地物类型分布状况是其健康评估以及生态规划的重要基础.基于高分五号(GF-5)卫星高光谱数据,采用混合式特征选择算法开展北京市密云水库水生态空间地物精细分类研究.采用随机森林算法获取波段重要性排序,经过特征降维... 重点水域水生态空间地物类型分布状况是其健康评估以及生态规划的重要基础.基于高分五号(GF-5)卫星高光谱数据,采用混合式特征选择算法开展北京市密云水库水生态空间地物精细分类研究.采用随机森林算法获取波段重要性排序,经过特征降维将总体分类精度最高的模型对应的特征集作为初始特征子集.利用后向序列选择算法搜索地物精细分类的最佳特征子集,进而开展密云水库水生态空间的地物精细分类.结果表明,高光谱数据可以实现较高精度的地物分类(总体分类精度为93.61%,Kappa系数为91.71%),相比于哨兵二号(S-2)卫星多光谱数据,在精细树种分类方面具有明显的优势. 展开更多
关键词 遥感分类 高光谱数据 随机森林 水生态空间
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