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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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CNN结合Transformer的高光谱图像和LiDAR数据协同地物分类方法
2
作者 吴海滨 左云逸 +2 位作者 王爱丽 吕浩然 王敏慧 《仪器仪表学报》 北大核心 2025年第8期286-301,共16页
在高光谱图像与LiDAR数据协同分类的研究领域中,尽管CNN和Transformer在图像处理和数据分析中分别展现出对局部特征和全局依赖关系的敏锐洞察力,但二者的协同机制尚未充分挖掘,跨模态特征互补潜力未被有效释放。故提出了一种CNN结合Tran... 在高光谱图像与LiDAR数据协同分类的研究领域中,尽管CNN和Transformer在图像处理和数据分析中分别展现出对局部特征和全局依赖关系的敏锐洞察力,但二者的协同机制尚未充分挖掘,跨模态特征互补潜力未被有效释放。故提出了一种CNN结合Transformer的高光谱图像和LiDAR数据的多模态遥感数据协同地物分类方法。首先,该模型通过主成分分析对高光谱图像进行降维处理以去除光谱的冗余信息,继而利用CNN分层捕获局部纹理特征,同时借助Transformer自注意力机制构建全局光谱-空间表征。然后通过双向特征交互机制,将Transformer输出的全局上下文信息注入CNN特征通道,同时将CNN通道提取的局部细节反馈至Transformer支路,经特征耦合单元实现跨尺度特征对齐,强化模型对高光谱图像全局结构与局部细节的联合提取能力。对于LiDAR数据,采用动态卷积级联模块有效捕获高程信息和上下文关系,最终通过跨模态特征融合模块实现双源数据特征的深度交互与融合,在双模态语义互补中提升复杂地物的分类精度。在Houston2013、Trento和Augsburg这3个公开数据集上的实验表明,该方法总体分类精度分别达到99.85%、99.68%和97.34%,平均准确率分别达到99.87%、99.34%和90.60%,较GLT、HCT等主流方法的分类精度有所提高,充分证明所提方法进行多模态数据协同分类的优势和有效性。 展开更多
关键词 高光谱图像 LIDAR数据 TRANSFORMER 卷积神经网络 多模态数据
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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
3
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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结合深度时空谱特征的高光谱数据融合方法
4
作者 潘琛 汪晓楚 王志威 《测绘通报》 北大核心 2025年第8期118-122,共5页
为提升星载高光谱遥感影像的空间分辨率,克服单一数据源在时空和光谱信息表达上的局限性,本文提出了一种基于深度时空谱特征的高光谱数据融合方法。该方法融合了高光谱影像的丰富光谱信息与多光谱影像的高空间细节,实现了星载高光谱数... 为提升星载高光谱遥感影像的空间分辨率,克服单一数据源在时空和光谱信息表达上的局限性,本文提出了一种基于深度时空谱特征的高光谱数据融合方法。该方法融合了高光谱影像的丰富光谱信息与多光谱影像的高空间细节,实现了星载高光谱数据空间分辨率的提升。根据生成对抗网络思想设计了高光谱数据融合网络,优化了特征融合策略,有效增强了模型对不同分辨率影像的处理能力。试验结果表明,相比传统方法,本文所提的数据融合方法在保持空间结构与光谱一致性方面均具有更优的表现,多项定量评价指标验证了该方法的有效性与稳健性。本文方法为高光谱遥感影像的增强与应用提供了技术支撑,具有重要的理论意义和实践价值。 展开更多
关键词 高光谱影像 多光谱影像 数据级融合 生成对抗网络 高光谱数据融合
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一种改进的K-PCA与PNN结合的快速高光谱遥感分类算法
5
作者 简萌 陈旭凤 +1 位作者 鲁军 郝敏钗 《河北大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期343-351,共9页
高光谱遥感数据可以提供更加丰富的地物信息,但因其数据维度高、冗余性强等特点导致传统分类方法效率低下.针对此问题本文提出一种改进的核-主成分分析(kernel-principalcomponentanalysis,K-PCA)与概率神经网络(probabilisticneuralnet... 高光谱遥感数据可以提供更加丰富的地物信息,但因其数据维度高、冗余性强等特点导致传统分类方法效率低下.针对此问题本文提出一种改进的核-主成分分析(kernel-principalcomponentanalysis,K-PCA)与概率神经网络(probabilisticneuralnetwork,PNN)结合的快速高光谱遥感分类算法.首先提出一种最近邻的样本选择方法,用以筛选更具代表性的地物光谱数据;其次提出一种基于半数重采样的主成分优选策略,有效去除噪声并保留光谱本质特征,大幅度降低数据维度;最后融合K-PCA的非线性降维特性与PNN的最优贝叶斯分类能力进行地物识别.在利用AVIRIS高光谱数据集的验证实验中,本算法不仅将分类精度提升至89.9%,较传统方法提升显著,且运算效率大幅提升.结果表明该算法在兼顾分类精度与实时性的高光谱地物识别场景中凸显优势,为遥感大数据智能处理提供了高效解决方案. 展开更多
关键词 高光谱遥感数据 地物识别 核-主成分分析 概率神经网络 半数重采样
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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：3
6
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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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 被引量：2
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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基于无人机高光谱影像和作物生长模型耦合的烤烟产量预测
8
作者 郑恒彪 蒋薇 +4 位作者 王来刚 严定春 姚霞 李军营 汤亮 《中国烟草学报》 北大核心 2025年第5期127-137,共11页
【目的】针对烤烟产量预测精度低、机理性不强等问题,提出了一种耦合无人机高光谱影像和WOFOST作物生长模型的烤烟产量预测方法。【方法】使用集合卡尔曼滤波(Ensemble Kalman Filter,EnKF)作为数据同化算法,比较使用数据同化前后WOFOS... 【目的】针对烤烟产量预测精度低、机理性不强等问题,提出了一种耦合无人机高光谱影像和WOFOST作物生长模型的烤烟产量预测方法。【方法】使用集合卡尔曼滤波(Ensemble Kalman Filter,EnKF)作为数据同化算法,比较使用数据同化前后WOFOST模型对烤烟生产力预测的结果,构建遥感与生长模型耦合的烟草产量预测模型。【结果】使用EnKF算法将状态变量叶面积指数(Leaf area index,LAI)进行数据同化后,红花大金元、云烟87和K326的叶干重NRMSE从27.58%、23.63%和27.99%降低为21.32%、15.43%和12.18%,产量预测精度得到了明显提升。【结论】研究结果将为烟草的产量预测、氮素管理调控以及烟草智慧生产等提供技术支持。 展开更多
关键词 产量预测 WOFOST模型 无人机高光谱影像 数据同化 烤烟
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青海全吉地块沉积变质型铁矿遥感指示矿物提取与成矿预测
9
作者 刘文佳 许海全 +6 位作者 李晓晖 王志强 袁峰 丰效坤 白昊 万露炎 李善平 《金属矿山》 北大核心 2025年第9期252-263,共12页
全吉地块位于青藏高原东北部,具有良好的沉积变质型铁矿成矿潜力,但由于该地块自然条件恶劣,地质研究和成矿预测等工作尚未深入开展,制约了区域找矿发现。通过系统梳理研究区区域地质背景,构建了全吉地块沉积变质型铁矿成矿预测模型。... 全吉地块位于青藏高原东北部,具有良好的沉积变质型铁矿成矿潜力,但由于该地块自然条件恶劣,地质研究和成矿预测等工作尚未深入开展,制约了区域找矿发现。通过系统梳理研究区区域地质背景,构建了全吉地块沉积变质型铁矿成矿预测模型。基于该模型,利用高分五号高光谱数据,通过联合应用MNF(Minimal Noise Fraction)、PPI(Pixel Purity Index)和SAM(Spectral Angle Mapper)方法,分析提取了研究区赤铁矿、褐铁矿、角闪石、白云母、绿泥石5种指示矿物,并协同磁异常和地质填图数据建立了成矿预测数据集。最后采用模糊层次分析法对多元成矿预测数据进行权重赋值,通过指数叠加方法计算成矿有利度,据此圈定5处找矿预测靶区并开展了野外验证。研究结果表明:基于高光谱数据的指示矿物提取方法可为研究区沉积变质型铁矿成矿预测提供重要的数据信息支持,圈定的找矿预测靶区为该区域沉积变质型铁矿床找矿勘查工作提供了重要方向。 展开更多
关键词 综合信息成矿预测 沉积变质型铁矿 高光谱数据 指示矿物 全吉地块
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高密度植被覆盖区基于无人机高光谱数据的农田土壤有机质反演
10
作者 汪杰 孙孝林 +8 位作者 伍丹华 周亚男 刘畅 曹越 汤叶涛 张美薇 王晓晴 曾令涛 崔宇培 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第10期2885-2896,共12页
精准、高效地估测土壤有机质含量并获取其空间分布,对于农业发展、生态环境保护和气候变化应对等领域至关重要。然而,传统的农田土壤有机质信息获取方法存在诸多局限,难以满足实际需求,尤其是在高密度植被覆盖的热带和亚热带地区。当前... 精准、高效地估测土壤有机质含量并获取其空间分布,对于农业发展、生态环境保护和气候变化应对等领域至关重要。然而,传统的农田土壤有机质信息获取方法存在诸多局限,难以满足实际需求,尤其是在高密度植被覆盖的热带和亚热带地区。当前,无人机广泛普及,并且大量基于植被遥感的土壤信息反演研究已为解决该问题提供了新的思路。为了验证该思路,本研究以广东省韶关市一块面积约75公顷的农田为研究对象,首先获取作物成熟期的无人机植被高光谱影像,并采集103个土壤样本带回实验室进行高光谱和有机质含量测定,接着采用连续小波变换对无人机植被和实验室土壤高光谱进行特征提取,最后结合随机森林算法,分别对特征提取前后的高光谱数据进行土壤有机质含量反演及制图,并与普通克里格制图进行比较。结果表明:(1)无人机植被高光谱与土壤有机质含量具有显著相关性,但无人机植被高光谱反演土壤有机质含量的准确度略低于土壤高光谱;(2)经过连续小波变换处理后,无人机植被高光谱反演土壤有机质的准确度优于土壤高光谱,但仍略低于连续小波变换后的土壤高光谱;(3)无人机植被高光谱反演土壤有机质含量的制图准确度优于传统的普通克里格方法,且非常精细。综合无人机植被高光谱在成本、效率上的显著优势,本研究认为无人机植被高光谱反演并制图土壤有机质含量的方法可为智慧农业等领域提供大量、详尽的土壤信息,具有广阔的应用前景。 展开更多
关键词 无人机高光谱数据 高密度植被覆盖区 土壤有机质 特征提取 数字制图
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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
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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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基于Res-CAE深度学习实现高光谱图谱融合的国画重建
12
作者 朱世豪 冯洁 +5 位作者 李欣庭 孙丽存 刘洁 袁娉 杨仁翔 邓红杨 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第9期2428-2436,共9页
针对传统颜色再现方法存在实验数据预处理复杂且依赖人为主观光谱特征选择、光谱反射率数据空间信息利用缺失的问题,本研究提出基于深度学习的高光谱数据立方体协同分析方法。通过构建残差-卷积自编码器(Res-CAE)深度网络模型,实现对高... 针对传统颜色再现方法存在实验数据预处理复杂且依赖人为主观光谱特征选择、光谱反射率数据空间信息利用缺失的问题,本研究提出基于深度学习的高光谱数据立方体协同分析方法。通过构建残差-卷积自编码器(Res-CAE)深度网络模型,实现对高光谱数据空间维度与光谱维度的多维信息协同学习与联合重建。选择CAVE高光谱数据集作为Res-CAE的训练集数据,而后根据实验需要选择爱色丽24色标准色卡、自制中国画色卡、训练集中随机场景、训练集外随机场景和某国画在国际照明委员会标准观察者环境下的高光谱数据这五个场景作为测试集数据来对Res-CAE的重建效果进行测试。对于测试结果在光谱方面使用色差、均方根差进行评价,在图像质量方面使用峰值信噪比、结构相似性指数等评价标准进行评价,同时将Res-CAE的实验结果与双线性插值法、主成分分析法和Res-CAE的消融实验进行实验结果对比。从实验分析可得出Res-CAE在色差、重建图象质量、重建时间等方面要好于其他方法。以爱色丽24色标准色卡为例,Res-CAE的重建平均色差为0.6945,平均均方根差为0.0092,平均峰值信噪比为35.9230,结构相似性指数为0.9956。实验证明,Res-CAE可以很好的应用在颜色重建方面。 展开更多
关键词 高光谱数据 颜色重建 光谱反射率重建 深度学习
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高光谱技术在土壤成分检测中的应用研究进展
13
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
14
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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融合高光谱图谱特征的油菜角果含水率反演研究
15
作者 魏薇 王丹 +3 位作者 王博韬 谭佐军 刘泉 谢静 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第10期2863-2874,共12页
为了探讨基于油菜高光谱间接估测油菜角果皮含水率的潜力,于2023年3月—5月采集试验田油菜光谱和实测油菜角果皮含水率,经2种光谱预处理,和3种特征波长筛选方法及其组合,并融合高光谱图像空间纹理信息,用偏最小二乘回归(PLSR)、Lasso回... 为了探讨基于油菜高光谱间接估测油菜角果皮含水率的潜力,于2023年3月—5月采集试验田油菜光谱和实测油菜角果皮含水率,经2种光谱预处理,和3种特征波长筛选方法及其组合,并融合高光谱图像空间纹理信息,用偏最小二乘回归(PLSR)、Lasso回归、支持向量回归(SVR)和极限学习机(ELM)建立角果皮含水率的回归模型,同时对模型结果进行精度评价。研究结果表明:(1)光谱预处理能够突出光谱中的一些隐藏信息,对油菜光谱进行多元散射校正(MSC)和一阶导数(first derivative,FD)数学变换后更加有利于提取光谱敏感信息;(2)预处理后,采用竞争性自适应重加权算法(CARS)和迭代的保持有信息变量(IRIV)相结合的特征波段筛选方法,利用Lasso模型进行预测效果最好,测试集的R2为0.7720;(3)针对油菜角果皮这一结构复杂、体积小、含水率分布易受几何结构影响的关键作物对象,在纯光谱信息的基础上,引入空间纹理信息,空间纹理量化了角果表面与含水率相关的空间变异和结构细节(如皱纹、凹凸),并补偿单一像元光谱因角果形状、朝向引起的变异,提升模型回归精度和预测能力,增强模型对噪声和异常值的鲁棒性,为解决复杂小尺度作物对象生理参数精准反演提供了新的有效途径。 展开更多
关键词 高光谱 油菜田 油菜角果皮 含水率 光谱数据处理 空间纹理信息
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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
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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
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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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基于多角度高光谱指数的花岗岩中长石含量反演研究 被引量：3
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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
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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
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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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