利用高光谱成像技术,明确苹果虫害无损检测的最优特征向量,以实现对苹果虫害的快速、准确、无损检测。本文首先对646 nm波长的特征图像进行阈值分割、膨胀与腐蚀运算获得掩膜图像,并利用掩模图像对高光谱图像进行掩模和主成分分析,对获...利用高光谱成像技术,明确苹果虫害无损检测的最优特征向量,以实现对苹果虫害的快速、准确、无损检测。本文首先对646 nm波长的特征图像进行阈值分割、膨胀与腐蚀运算获得掩膜图像,并利用掩模图像对高光谱图像进行掩模和主成分分析,对获得的PC1(the first principal component,第一主成分)图像进行最大熵阈值分割以有效提取虫害区域。然后对比分析虫害区域与正常区域图像的纹理特征,提取灰度共生矩阵的4个方向的4个纹理参数(能量、熵、惯性矩和相关性),并且采用基于高光谱图像的光谱差值获取了2个特征波长对应的光谱相对反射率作为光谱特征。优化组合纹理特征和光谱特征成4个特征向量组,采用BP(back propagation,反向传播)神经网络对正常苹果和虫害苹果进行检测。结果表明,融合0度方向的能量、熵、惯性矩和相关性的纹理特征和646、824 nm波段的相对光谱反射率的光谱特征进行检测识别效果最好,正常果的识别率为100%,虫害果的识别率为100%,并且速度快、误差小。该研究所获得的特征向量可为开发多光谱成像的苹果品质检测和分级系统提供参考。展开更多
【目的】构建新疆典型荒漠植物光谱数据库系统,实现典型荒漠植物光谱数据高效管理和通用处理分析,增强光谱数据的实用性和荒漠区域生态恢复高光谱遥感生境监测数据的多源性。【方法】采用数据库技术、计算机技术和高光谱数据处理分析技...【目的】构建新疆典型荒漠植物光谱数据库系统,实现典型荒漠植物光谱数据高效管理和通用处理分析,增强光谱数据的实用性和荒漠区域生态恢复高光谱遥感生境监测数据的多源性。【方法】采用数据库技术、计算机技术和高光谱数据处理分析技术,基于C/S模式架构在VS2008平台下,基于SQL Server 2008关系型数据库,利用C#语言与IDL混合编程开发数据库系统。【结果】设计并完成了典型荒漠植物光谱数据库和系统功能开发,实现了光谱数据的入库存储、管理和光谱微分、光谱积分、光谱匹配、植物光谱特征参数提取分析等通用处理分析功能。【结论】为研究区生态恢复高光谱遥感定量监测提供有效的数据服务和技术支持。展开更多
文摘利用高光谱成像技术,明确苹果虫害无损检测的最优特征向量,以实现对苹果虫害的快速、准确、无损检测。本文首先对646 nm波长的特征图像进行阈值分割、膨胀与腐蚀运算获得掩膜图像,并利用掩模图像对高光谱图像进行掩模和主成分分析,对获得的PC1(the first principal component,第一主成分)图像进行最大熵阈值分割以有效提取虫害区域。然后对比分析虫害区域与正常区域图像的纹理特征,提取灰度共生矩阵的4个方向的4个纹理参数(能量、熵、惯性矩和相关性),并且采用基于高光谱图像的光谱差值获取了2个特征波长对应的光谱相对反射率作为光谱特征。优化组合纹理特征和光谱特征成4个特征向量组,采用BP(back propagation,反向传播)神经网络对正常苹果和虫害苹果进行检测。结果表明,融合0度方向的能量、熵、惯性矩和相关性的纹理特征和646、824 nm波段的相对光谱反射率的光谱特征进行检测识别效果最好,正常果的识别率为100%,虫害果的识别率为100%,并且速度快、误差小。该研究所获得的特征向量可为开发多光谱成像的苹果品质检测和分级系统提供参考。
文摘【目的】构建新疆典型荒漠植物光谱数据库系统,实现典型荒漠植物光谱数据高效管理和通用处理分析,增强光谱数据的实用性和荒漠区域生态恢复高光谱遥感生境监测数据的多源性。【方法】采用数据库技术、计算机技术和高光谱数据处理分析技术,基于C/S模式架构在VS2008平台下,基于SQL Server 2008关系型数据库,利用C#语言与IDL混合编程开发数据库系统。【结果】设计并完成了典型荒漠植物光谱数据库和系统功能开发,实现了光谱数据的入库存储、管理和光谱微分、光谱积分、光谱匹配、植物光谱特征参数提取分析等通用处理分析功能。【结论】为研究区生态恢复高光谱遥感定量监测提供有效的数据服务和技术支持。
