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[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
张莹 张晓丽 李宏志 刘会玲
【目的】频谱作为物质的能量特征进行地物的识别是可行的。本文针对国内外利用频谱进行地物分类尤其是森林植被分类研究的匮乏,探索频谱的地物识别潜力,将高光谱影像的光谱曲线转化为频谱进行地物识别研究。【方法】以福建将乐林场为研究区,利用国产环境小卫星高光谱影像(HJ-1A HSI)和同时成像的多光谱影像(CCD),通过能量分离变换的方法对高光谱和多光谱进行融合,获取高空间分辨率的高光谱影像;然后,将融合影像的光谱曲线转化到频率域,进而获取频谱;通过"频谱距离"对研究区进行地物分类,并将分类结果与光谱角填图(SAM)分类结果进行比较。【结果】在频域中植被类别和非植被类别的低阶幅度谱具有明显的可分性,频谱方法提高了马尾松、杉木和阔叶林的制图精度,对于光谱特征相似的不同森林植被具有更好的区分能力;非植被类别在1阶谐波的频谱容易区分,植被类别需要用前7次谐波的幅度谱进行区分,随着频率的增大,频谱变化趋于相似,并且非植被类别在频域的能量累计速度高于植被类别;与SAM的分类结果比较发现,基于频谱的分类方法总体分类精度为84.19%,比SAM分类结果总体精度提高0.7%。【结论】利用频谱信息可以降低光谱曲线上噪声的影响,保留类别的重要区别信息,提高地类的分类精度,因此利用频域中的频谱进行地类识别具有可行性。
[期刊] 中国农业科学
[作者]
雷彤 赵庚星 朱西存 战冰 张洋洋
【目的】旨在探索苹果花期的光谱特征和敏感波段。【方法】以栖霞市为研究区,利用苹果花期数码照片监督分类,提取苹果花树比和花叶比指标信息,通过与同步高光谱探测数据的相关分析,研究苹果树花期光谱特性,确定其敏感的光谱波段。【结果】苹果树花期光谱特征主要表现为对蓝光和红光的吸收、对绿光的反射,和对750～1300nm近红外的强烈反射。其光谱特征变化与花叶比和花树比指标呈现较好的相关性,敏感波段范围为400～530nm的蓝青光和570～700nm的橙红光,以及中等花树比果树760～1350nm的近红外。【结论】该研究提出了高光谱遥感与数码照相技术相结合的有效方法,初步探明了苹果树花期的光谱特征,为苹果园...
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
郝建明 李宗南 谢静
针对传统光谱数据预处理与分析的现状,提出一种基于人工智能的光谱异常数据自适应剔除及自动分类算法,通过遗传算法的优化搜索确定马氏距离的阈值,实现异常光谱的自适应剔除,并提出可量化光谱剔除效果的异常一致性指数(ACI)。在此基础上,借助自组织神经网络方法,以各类观测对象的特征光谱作为输入对象,对剔除后的光谱进行自动分类。经过实验验证,算法取得了较好的剔除效果(ACI达到86%以上)和分类效果(总体分类精度达到94%),较好地实现了异常光谱剔除和光谱分类的自动化处理。
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
郑秀仁 潘剑君 林海 谷苗
利用野外型多光谱地物辐射计 ,在测量 2种不同地物不同比例组合的光谱基础上 ,总结出 4种混合地物的反射光谱特征 ,并通过相关性和线性回归等数据处理 ,建立了混合地物反射光谱的回归模型。该模型有助于定量研究混合地物 ,提高遥感图像的解译精度。
关键词：
混合地物 比例 光谱反射率 相关性
[期刊] 中国农业科学
[作者]
唐延林 黄敬峰 王秀珍 王人潮 王福民
测定了水稻、玉米、棉花 3种作物共 6个品种的冠层和主茎叶片不同生育期高光谱反射率及其对应叶片中叶绿素、类胡萝卜素含量 ,分析了它们的高光谱及其红边特征和红边参数与叶面积指数、地上生物量、鲜叶重及叶片色素含量的相关性。结果表明 :(1) 3种作物冠层高光谱反射率大小与其生育期有关。冠层和叶片光谱反射率最大值比较结果是 ,冠层光谱 :棉花 >玉米 >水稻 ;叶片光谱 :水稻 >棉花 >玉米。 (2 ) 3种作物冠层光谱的红边都具有“双峰”现象。红边幅值Dλr 和红边面积Sr 均呈增大、减少的变化规律 ,但红边位置λr 的变化范围和变化规律不同 ;冠层红边参数λr、Dλr、Sr 与其叶面积指数和鲜...
[期刊] 草业科学
[作者]
李文雄 靳瑰丽 刘文昊 马建 李嘉欣 王生菊 陈梦甜
机器学习算法广泛应用于光谱分类领域，不同算法模型的选择将直接影响地物的分类效果。本研究以伊犁绢蒿荒漠草地的3类主要地物伊犁绢蒿（Seriphidium transiliense）、角果藜（Ceratocarpus arenarius）及土壤为分类对象，在植被生长旺盛期采集草地植被群落高光谱数据，通过分析不同地物的光谱反射率差异，筛选出特征波段代入最佳指数因子（Optimum Index Factor，OIF）并合成假彩色图像，采用随机森林（Random Forest，RF）、支持向量机（Support Vector Machines，SVM）、人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）3种不同机器学习算法建立分类模型进行研究。结果表明：1）植物光谱反射率在可见光波段呈现出倒“U”型趋势，在近红外波段开始骤升，出现“红边”现象；土壤的光谱反射率变化趋势较为稳定，随波长增加而逐渐上升。2）利用OIF计算出的最佳分类波段组合为：499.69、535.78、633.28 nm，OIF值为0.10。3）3种不同的机器学习算法的总体分类精度均大于90%，随机森林算法分类模型精度最高，总体精度达到97.54%，Kappa系数为0.95；不同算法下3类地物的分类精度表现为：土壤>伊犁绢蒿>角果藜。总体而言，采用随机森林算法对伊犁绢蒿草荒漠地主要地物分类效果最佳。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
孙甲松 张菁芸 杨毅
关键音频检测是指从音频库中检索出查询样例,是音频检索的一种重要形式。该文针对传统关键音频检测方法在效率和鲁棒性上的不足分别在预处理、指纹提取以及检索部分进行了优化。在预处理阶段采用基于子带能量比的语音端点检测算法,并在窗函数选择和子带划分方法上进行了改善;在指纹提取阶段采用种子片段选取的方法,并将指纹提取方法改进为子带频谱质心法;在检索阶段通过设定命中次数门限以提高效率。实验结果表明:该文提出的改进系统在查全率、查准率以及抗噪能力提升的同时提高了检索效率,有效地提升了检索性能。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
吴艳双 张晓丽
【目的】基于机载高光谱影像的分类研究中,利用不同尺度纹理特征与面向对象分类相结合的方法在树种分类的研究中应用较少,并且相关研究主要针对单一树种识别而不考虑多种树种,因此对于复杂林分中的树种识别能力有待进一步研究。本研究拟探究不同尺度纹理特征结合面向对象的分类技术在树种精细分类中的应用效果。【方法】利用机载高光谱数据进行面向对象的树种精细分类。根据研究区内地表类型情况,采用分层分类的方法区分非林地、其他林地与有林地,对有林地进行树种的精细分类。从机载高光谱图像中提取特征变量,包括独立主成分分析ICA变换光谱特征以及空间纹理特征,分析各树种的光谱反射率及所适合的纹理尺度,依据不同尺度纹理特征进行分层分类,比较不同特征利用支持向量机SVM分类的树种分类结果。【结果】结合单一尺度纹理特征的分类结果总体精度为87.11%,Kappa系数为0.846;结合不同尺度纹理特征的分类总体精度为89.13%,Kappa系数为0.87,相比于仅利用光谱特征的分类精度分别提升了4.03%和6.05%。说明在面向对象的分类中,纹理特征的加入对于提升树种分类的精度具有显著效果。结合不同尺度纹理特征的树种分类精度要高于单一尺度纹理特征的分类精度,尤其在其他阔叶树种和马尾松树种的分类中,制图精度较单一纹理尺度分别提高了5.48%和6.12%。【结论】利用不同尺度的纹理特征分类比单一尺度纹理特征分类更具优势,提高了纹理特征在树种分类中的贡献率;综合利用机载高光谱影像的光谱特征和不同尺度纹理特征的面向对象分类方法,使得树种识别更为精细和准确。该方法对于复杂林分树种的分类是有效的,能够满足机载高光谱影像树种精细识别的应用需求。
关键词：
高光谱 树种分类 纹理尺度 面向对象分类
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
张倩倩 陈健 江洪 唐敏忠
高光谱遥感光谱特征明显,单纯利用其光谱优势难以达到影像分类精度要求,特别是区分植被精细类别。为了进一步提高Hyperion高光谱影像分类精度,研究加入包含区域亮度变化及结构特征的纹理信息,试图提高分类精度。以杭州市余杭区百丈镇为试验区,首先提取研究区道路、建筑物、农田、毛竹Phyllostachys edulis林、马尾松Pinus massoniana林和栎类Quercus等7种类型的端元光谱,然后对端元进行线性光谱分离,利用二阶概率矩阵对线性光谱分离出的8个波段提取纹理特征,最终结合线性分离后的端元光谱实现分类。结果表明:纹理信息融入后分类结果较单源信息光谱角制图和单源信息支持向量机方法有...
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
冯云云 刘丽娟 陆灯盛 庞勇
高光谱数据波段多、波段之间相关性强,导致信息冗余严重,增加了数据处理的工作量,有效准确地在众多波段中选择具有代表性的波段尤为重要。首先用Wilks'Lambda(WL),随机森林(random forest,RF)与自适应波段选择(adaptive band selection,ABS)这3种方法对高光谱数据进行降维处理。然后提出了基于曲线误差指数的评价方法,用此指数的趋势来确定每种降维方法所要选择的合适波段数量,同时用指数的大小评价不同降维方法的优劣,并用分类方法对评价结果加以验证。结果显示:Wilks
[期刊] 地理科学进展
[作者]
张雅春 那晓东 臧淑英
混合像元的存在不仅影响了基于高光谱影像的地物识别和分类精度,而且已成为遥感科学向定量化发展的主要障碍。本文以扎龙湿地为试验区,以环境一号卫星采集的高光谱影像为数据源,分别采用传统的全约束最小二乘光谱解混算法(fully constrained least squares spectral unmixing algorithm, FCLS)与基于稀疏约束最小二乘光谱解混算法(sparse constrained least squares spectral unmixing algorithm, SUFCLS)实现了试验区湿地的精细分类,并对两种分类结果的表现及其分类精度进行了对比分析。研究结果表明:SUFCLS算法能够自适应的从光谱库中选择场景中所占比例最高的一组端元,并将此端元的组合应用于传统的全约束最小二乘光谱解混中实现不同湿地类型丰度的提取,该算法充分考虑了端元的空间异质性,弥补了FCLS算法在端元选取过程中的不足。精度验证结果表明与FCLS算法相比,SUFCLS算法分类结果的均方根误差更小,丰度的相关系数更高,因此该方法对于提高湿地解混精度以及实现湿地精细化分类具有重要意义。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
田有文 林磊 宋士媛 郝涛 闫玉博 邓寒冰
目前高光谱成像技术已成为蓝莓品质自动检测的重要手段，其中提取特征波长是一个重要步骤。为获得最佳的腐烂蓝莓高光谱特征波长图像，提出一种基于深度学习的高光谱图像特征波长图像选取方法。首先提取腐烂蓝莓高光谱各波长图像的高频分量图像，然后提出利用深度学习图像质量评价网络（DIQA）选取腐烂蓝莓高光谱图像中的最佳图像。在DIQA第一阶段对腐烂蓝莓高光谱图像的高频图学习误差图。在DIQA第二阶段将第一阶段能够预测误差图的网络作为对腐烂蓝莓高光谱图像质量评价的骨干网络，并对网络做全局平均池化，最后引入两个特征以弥补信息量损失，通过评分评价图像质量。结果表明：通过对400～1000nm的472个波长下蓝莓高光谱图像进行质量评价，得到最佳图像质量的5个波长(664,721, 836,854,884nm)。与PCA提取的特征波长(454, 607, 699,913,967nm)图像相比较得知，所提取的腐烂蓝莓特征波长图像具有较多优势。另外采用卷积神经网络ResNet50对DIQA与PCA构建的蓝莓特征波长图像数据集进行学习，得出DIQA选取的腐烂蓝莓特征波长图像构建的数据集，损失能较快的收敛，并且在验证集中能保持稳定的准确率,识别效果最好，最终识别率为99.4%。说明基于DIQA的腐烂蓝莓高光谱特征波长图像选取方法是可行的，可为高光谱图像选取特征波长图像提供一种新的参考方法。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
佘宇晨 林辉 孙华
随着公路建设的发展,路面材料变得更加多元化。利用高光谱监测不同性质的路面材料,非常值得关注。本研究采用美国ASD公司生产的地物波谱辐射仪(波段范围350~2 500 nm),开展了对沥青、混凝土、裸土和草地等典型路面材料的高光谱数据的野外观测,利用光谱均值、一阶微分、二阶微分、倒数后对数等方法,对原始光谱数据进行变换,得到4种材料的光谱特征曲线图,并进行对比和分析。结果表明:在多种数据变换方法中,倒数后对数方法最好,利用高光谱遥感方法能实现对不同路面材料的分类和识别,说明高光谱遥感技术能实现对道路材料和结构的监测。
[期刊] 林业科学研究
[作者]
刘梦盈 石雷 马云强 张忠和 刘雪莲 姚俊 杜婷
[目的]测定云南松枝梢针叶高光谱数据及光合数据,建立松小蠹危害时期监测模型及光合参数模拟方程,有效、快速地预测松小蠹危害时期,诊断云南松健康状况,为大面积应用高光谱遥感技术实现森林病虫害监测提供依据。[方法]调查松小蠹危害情况,获取不同危害时期针叶高光谱及光合数据,选取与松小蠹危害时期显著相关的参数,建立危害时期监测模型;对针叶光合与高光谱特征参数进行相关分析,建立光合参数的相关方程。[结果]危害时间越久,在740～1 036 nm,云南松枝梢针叶光谱反射率逐渐降低;光谱一阶微分曲线在660～740 nm,出现"红边""蓝移"现象,且峰值逐渐降低;基于光谱特征建立的松小蠹危害时期多元线性回归模型拟合效果最优;松小蠹危害时期与净光合速率Photo密切相关,其三次函数模型拟合效果较好;建立光谱指数和光合参数之间的联系,得到光合参数最优拟合方程。[结论]根据云南松光谱指数和光合参数分别建立的模型可有效监测松小蠹危害时期;云南松光谱指数与光合参数存在显著相关性,可建立相关模型预估云南松生长健康状况。
[期刊] 中国农业科学
[作者]
张东彦 宋晓宇 马智宏 杨贵军 黄文江 王纪华
【目的】对图谱合一的冬小麦叶片高光谱数据进行分析,验证扫描成像光谱仪(PIS)在近地使用的可行性。【方法】利用扫描成像光谱仪和地物光谱仪(ASD)获取冬小麦关键生育期的叶片光谱信息,比较两仪器在450—850nm获得的光谱曲线;选取15种植被指数,对两仪器获得的光谱值进行植被指数运算,并将结果与叶片叶绿素含量进行相关分析。【结果】在冬小麦的不同生育期,扫描成像光谱仪和地物光谱仪获得叶片的反射率曲线趋势一致,在对应的波段均表现出相应的波峰、波谷、高反射区等特征,但扫描成像光谱仪获得的反射率值都高于地物光谱仪。对比两仪器15种植被指数和叶绿素含量之间的相关系数得出,扫描成像光谱仪获得的相关系数普遍...
关键词：
扫描成像光谱仪 高光谱 植被指数 冬小麦
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