期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到8,487篇文章
< 1 2 … 250 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
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
1
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
下载PDF
应用高光谱图像技术对林下作物质量等级鉴别方法——以黄芪为例
2
作者 张佳薇 支佶豪 +5 位作者 管雪梅 张颂 苏田 林舒杨 余佩龙 李明宝 《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期79-84,共6页
黄芪作为一种林下多年生草本,具有极高的经济和药用价值。黄芪粉是黄芪的重要消费形式,不同质量等级的黄芪粉由于内部成分差异,在近红外光谱下具有不同的特性,而肉眼却难以区分。针对不同质量等级间黄芪粉难以鉴别的问题,利用高光谱成... 黄芪作为一种林下多年生草本,具有极高的经济和药用价值。黄芪粉是黄芪的重要消费形式,不同质量等级的黄芪粉由于内部成分差异,在近红外光谱下具有不同的特性,而肉眼却难以区分。针对不同质量等级间黄芪粉难以鉴别的问题,利用高光谱成像技术对312组黄芪粉样本进行数据采集,再对光谱信息采用标准正态变化(SNV)、多元散射校正(MSC)和卷积平滑(SG)3种预处理,再利用竞争性自适应重加权采样(CARS)、变量组合集群分析(VCPA)和区间变量迭代空间收缩法(IVISSA)对全波段光谱进行特征提取,以优选的特征波长作为输入,建立K-近邻判别(KNN)和支持向量机(SVM)分类模型。结果表明:经过竞争性自适应重加权采样的支持向量机模型分类效果最好,训练集和测试集准确率分别达到100.00%和98.94%,能够实现黄芪粉的准确分类,为林下作物的等级鉴别提供了新的研究思路。 展开更多
关键词 高光谱图像 黄芪鉴别 特征波长提取 机器学习
下载PDF
基于高光谱成像技术的南果梨酸度无损检测方法
3
作者 张芳 邓照龙 +3 位作者 田有文 高鑫 王开田 徐正玉 《沈阳农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期231-239,共9页
南果梨是一种重要的水果品种,其酸度是评估果品质量的重要指标之一。然而,传统的南果梨酸度检测方法通常需要破坏性采样和化学分析,不仅耗时费力,而且容易导致样品污染和浪费。因此,旨在探索一种基于高光谱成像技术的无损检测方法,以实... 南果梨是一种重要的水果品种,其酸度是评估果品质量的重要指标之一。然而,传统的南果梨酸度检测方法通常需要破坏性采样和化学分析,不仅耗时费力,而且容易导致样品污染和浪费。因此,旨在探索一种基于高光谱成像技术的无损检测方法,以实现对南果梨酸度的快速、准确、无损检测。首先,采集室温20℃下不同贮藏天数南果梨的高光谱数据,其光谱波长范围为400~1000 nm,并且通过理化实验测量南果梨样本的可滴定酸;其次,采用多元散射校正(multipli⁃cative scatter correction,MSC)、标准正态变换(standard normal variate,SNV)、Savitzky-Golay平滑滤波等多种方法对光谱数据进行预处理,建立偏最小二乘回归模型(partial least squares regression,PLSR),选择出建模效果最佳的预处理方法,结果显示MSC方法效果最优;然后结合连续投影算法(successie projection algorithm,SPA)提取特征波段,在700~900 nm范围内确定9个特征光谱变量;最后,以提取出的9个特征光谱变量作为输入矢量,分别建立PLSR模型、极限学习机(extreme learning machine,ELM)模型以及遗传算法(genetic algorithm,GA)和粒子群算法(particle swarm op⁃timization,PSO)优化的BP神经网络模型。研究结果表明,基于MSC预处理和SPA算法特征提取的PSO-BP模型预测精度最高,效果最好,预测集决定系数R^(2)_(p)=0.911,RMSEP=0.032。可见,基于高光谱成像技术的SPA-PSO-BP模型可用于南果梨酸度的检测,为南果梨的品质评价提供参考。 展开更多
关键词 高光谱成像技术 南果梨 酸度 BP神经网络 PSO-BP模型
下载PDF
基于光流估计的“珠海一号”高光谱卫星遥感数据的固体废弃物识别方法——以河南省济源示范区为例
4
作者 张鹏强 孙一帆 +2 位作者 常勍豪 刘冰 余岸竹 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2024年第1期44-50,共7页
本文提出了一种基于光流估计的高光谱卫星遥感数据的固体废弃物识别方法。首先,从序列数据的角度看待高光谱数据,引入DeepFlow光流估计技术提取光谱维度的亮度变化信息,作为更具判别性的光谱运动特征;然后,将提取的光谱运动特征与原始... 本文提出了一种基于光流估计的高光谱卫星遥感数据的固体废弃物识别方法。首先,从序列数据的角度看待高光谱数据,引入DeepFlow光流估计技术提取光谱维度的亮度变化信息,作为更具判别性的光谱运动特征;然后,将提取的光谱运动特征与原始光谱特征相结合后输入至常用的支持向量机进行固废识别;最后,进一步提出固废识别后处理方法改善识别效果,并利用“珠海一号”高光谱卫星遥感数据,以河南省济源示范区为研究区展开试验。试验结果表明,本文方法能够对露天堆放的工业固体废弃物进行大范围的快速精准识别,初步锁定济源示范区内存在固废遗留和违规堆放行为的11个地域风险点,且识别精度优于传统的光谱特征提取和分类方法,为后期人工现地勘察固废和“清废”行动显著节省了时间和工作量。 展开更多
关键词 高光谱遥感 固废识别 光流估计 光谱运动特征 珠海一号
原文传递
基于航空高光谱和伽马能谱的铀矿勘查集成软件开发与应用
5
作者 李新春 邱骏挺 叶发旺 《铀矿地质》 CAS CSCD 2024年第2期274-284,共11页
航空高光谱和航空伽马能谱是当前铀矿勘查领域两类重要的数据源,由于其异构且海量的特性,使数据的处理难度大,处理效率低,协同应用效果不足。在这种情况下开发一款面向航空高光谱和伽马能谱的铀矿勘查集成软件显得尤为重要。文章根据航... 航空高光谱和航空伽马能谱是当前铀矿勘查领域两类重要的数据源,由于其异构且海量的特性,使数据的处理难度大,处理效率低,协同应用效果不足。在这种情况下开发一款面向航空高光谱和伽马能谱的铀矿勘查集成软件显得尤为重要。文章根据航空高光谱和航空伽马能谱数据的类型及处理方法,开展了针对两种数据应用的集成软件系统的设计。研究引入虚拟总线结构,实现了对不同数据处理模块的调用,并以Visual Basic为主要开发语言,对前台主系统进行搭建。最终利用搭建好的系统,以银根地区的航空高光谱和伽马能谱数据为数据源,完成软件的应用测试。测试结果发现,利用GS融合算法可以较好地保留地表纹理信息,同时丰富图像颜色,从而为铀矿赋矿围岩岩性的准确识别与划分提供参考。 展开更多
关键词 航空高光谱 伽玛能谱 铀矿勘查 软件 设计开发
下载PDF
混合卷积神经网络用于高光谱小麦品种鉴别
6
作者 李国厚 李泽旭 +5 位作者 金松林 赵文义 潘细朋 梁政 秦莉 张卫东 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期807-813,共7页
不同品种的小麦满足了市场的不同需求,同时也会带来小麦品种混杂的风险。为了提高小麦品种的纯度进而提高选种、育种、加工等环节的经济价值,小麦种子的鉴别起到关键作用。传统的小麦品种纯度理化分析鉴别方法,鉴定时间长且破坏种子,已... 不同品种的小麦满足了市场的不同需求,同时也会带来小麦品种混杂的风险。为了提高小麦品种的纯度进而提高选种、育种、加工等环节的经济价值,小麦种子的鉴别起到关键作用。传统的小麦品种纯度理化分析鉴别方法,鉴定时间长且破坏种子,已不能满足现代农业的迫切需要。高光谱成像作为近年来发展迅速的一种快速、高效、无损的新型鉴别技术,在种子品种鉴别领域取得了显著成效。然而,已有的大多数高光谱分类方法仅利用光谱信息,没有充分考虑空间信息,分类效果较差。为了解决上述问题,利用高光谱成像设备采集8个品种的小麦种子正背面的高光谱图像,基于这些高光谱数据集,提出一种基于注意力机制的混合卷积神经网络的高光谱小麦品种鉴别方法,主要利用三维卷积和二维卷积的互补优势特性提取小麦的有价值特征,进而提高小麦品种的鉴别效果。具体而言,首先提取小麦品种的感兴趣区域,并利用多元散射校正方法削弱由于散射水平差异带来的同一品种的光谱差异。同时,利用主成分分析方法减少三维数据的无用光谱波段,进而保留并压缩对鉴别小麦品种有价值的特征。随后,利用三维卷积获取空间维度和不同光谱间的特征信息,二维卷积获取空间信息和图像的自身固有的特征信息,并在二维卷积模型中引入注意力机制进一步增强图像的特征信息的提取。最后在全连接层实现同一区域不同小麦品种的鉴别。实验表明,所提出的方法比其他方法具有较好的分类性能,分类准确率达97.92%。此外,所提出的方法对小样本数据也具有较好的分类性能。总的来说,提出的方法对于高光谱小麦种子鉴别具有较好的有效性和鲁棒性,为小麦种子的在线鉴别提供了一种新的方法。 展开更多
关键词 高光谱成像 小麦品种 注意力机制 混合卷积
下载PDF
高光谱影像逆近邻密度峰值聚类的波段选择算法
7
作者 孙根云 李忍忍 +3 位作者 张爱竹 安娜 付航 潘兆杰 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期8-19,共12页
密度峰值聚类波段选择算法利用局部密度描述波段的密度信息,然而现有的局部密度容易忽略波段分布的全局信息,不能有效描述波段的分布特征,导致波段子集分类精度有限。为解决上述问题,本文提出一种基于逆近邻的密度峰值聚类波段选择算法... 密度峰值聚类波段选择算法利用局部密度描述波段的密度信息,然而现有的局部密度容易忽略波段分布的全局信息,不能有效描述波段的分布特征,导致波段子集分类精度有限。为解决上述问题,本文提出一种基于逆近邻的密度峰值聚类波段选择算法。首先,利用波段与其K近邻构建K近邻有向图,获取波段的逆近邻,以及波段之间的共享近邻和共享逆近邻;然后,利用共享近邻和共享逆近邻并集的个数作为波段之间的相似度,利用波段与其逆近邻的平均欧氏距离和相似度构造增强型局部密度;最后,将增强型局部密度、距离因子、信息熵三者的乘积作为权重值,根据权重值挑选波段子集。为提高试验效率和实用性,本文算法还提出一种自动获得K值的自适应K值方法。在3个高光谱标准数据集上的试验结果表明,本文算法得到的波段子集比其他先进算法挑选的波段有更好的分类性能,尤其是在波段数较少的情况下,而且计算效率较高。 展开更多
关键词 高光谱影像 波段选择 密度峰值聚类 逆近邻 局部密度 自适应K值
下载PDF
CNN-Transformer结合对比学习的高光谱与LiDAR数据协同分类
8
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
下载PDF
一种基于目标与背景特征分离模型的高光谱目标检测修正算法
9
作者 吴护林 邓贤明 +6 位作者 张天才 李忠盛 岑奕 汪家辉 熊杰 陈知华 林牧春 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期283-291,共9页
高光谱图像立方体数据可以提供成像场景中地物在可见光和近红外波长范围内的空间信息和地物属性诊断的光谱特征信息,在目标检测与识别方面拥有得天独厚的天然优势。然而,基于高光谱图像数据的目标检测也存在一定缺陷,如经典的高光谱目... 高光谱图像立方体数据可以提供成像场景中地物在可见光和近红外波长范围内的空间信息和地物属性诊断的光谱特征信息,在目标检测与识别方面拥有得天独厚的天然优势。然而,基于高光谱图像数据的目标检测也存在一定缺陷,如经典的高光谱目标检测算法仅利用光谱维度信息检测目标,检测模型要么对背景高维特征矩阵构建的准确度不足,要么对背景先验光谱特征的完备性要求较高,导致算法对不同复杂度的检测场景适应性不强。因此,基于计算复杂度较低、参数需求量较少且检测性能较为优异的经典多目标检测算法—多目标约束能量最小化(MCEM),提出了一种基于目标与背景环境特征分离模型的高光谱目标检测修正算法(R-MCEM)。首先,设计了一个与目标形状、尺寸相近的逐像元移动运算窗口,依次计算窗口中的每个像元与窗口内其他像元的光谱距离之和D1,像元与各类目标的光谱距离之和D2。其次,采用获得D1/D2最小值的像元替换窗口内的所有像元值。然后,自左向右、自上而下逐像元移动窗口,重复窗口内每一个像元与目标、背景像元的光谱距离运算,并确定窗口内与背景相似度最高、与目标相似度最低的像元。直到移动运算窗口遍历整个高光谱图像,大幅提升了基于目标与背景环境特征分离的背景高维特征矩阵准确度。分别设计了基于实测高光谱图像数据和模拟图像数据的修正检测算法性能验证试验,并采用三维操作特征曲线(3D ROC)结合目标与背景分离度(SDBT)开展修正算法的检测精度评估。试验结果表明,提出的修正算法有效减少了虚警率,提高了检测精度。基于实测数据的检测精度、目标与背景分离度由MCEM算法的0.937 7、 0.57提升到R-MCEM的0.993 5、 0.67,基于模拟数据的亚像元检测能力由MCEM的20%丰度提升到R-MCEM的15%丰度。 展开更多
关键词 高光谱目标检测 目标与背景特征分离模型 3D ROC SDBT
下载PDF
航空高光谱遥感技术在铀矿找矿中的典型应用——以新疆雪米斯坦地区为例
10
作者 叶发旺 张杰林 +11 位作者 张川 徐清俊 刘洪成 武鼎 邱骏挺 童勤龙 车永飞 李瀚波 木红旭 杨国防 淦清清 李新春 《世界核地质科学》 CAS 2024年第2期233-249,共17页
高光谱遥感技术是地质矿产勘查领域的重要新技术、新方法。近些年,航空高光谱遥感技术及其在铀矿找矿中的应用得到核地质系统的重视并开展深入研究。在分析前人铀矿找矿思路基础上,阐述了CASI/SASI航空高光谱遥感技术在新疆雪米斯坦地... 高光谱遥感技术是地质矿产勘查领域的重要新技术、新方法。近些年,航空高光谱遥感技术及其在铀矿找矿中的应用得到核地质系统的重视并开展深入研究。在分析前人铀矿找矿思路基础上,阐述了CASI/SASI航空高光谱遥感技术在新疆雪米斯坦地区的铀矿找矿新思路及其典型应用效果。首先深入剖析了白杨河铀矿床及其周围的航空高光谱遥感特征,识别了铀矿床产出的区域热液活动中心、铀成矿高铝绢云母蚀变等区域找矿关键要素,提出“区域热液活动中心识别-铀矿化航空高光谱蚀变组合发育地段确定-蚀变、构造、有利岩性等要素复合地段优选”的航空高光谱遥感铀矿找矿新思路;然后根据全区的航空高光谱遥感信息进行了找矿远景区筛选和野外查证,新发现了铀矿化异常。新发现的铀矿化异常地段航空高光谱遥感特征明显,地表铀异常显著,控矿断裂构造发育,地质环境有利,铀矿找矿前景良好。其是笔者对如何充分挖掘高光谱遥感铀矿找矿信息,提升高光谱遥感技术更好服务铀矿找矿应用效果的深入思考与探索,也是在地表岩石裸露程度良好的地区利用高光谱遥感技术直接寻找热液型矿产的良好例证,希冀为广大地质工作者开展找矿方法创新和应用提供参考。 展开更多
关键词 CASI/SASI航空高光谱遥感 铀矿找矿 典型应用 新疆雪米斯坦
下载PDF
深度卷积网络在航空高光谱岩性识别中的应用——以塔木素铀矿床北部地区为例
11
作者 张川 易敏 +3 位作者 童勤龙 叶发旺 徐清俊 李泊凇 《世界核地质科学》 CAS 2024年第1期33-46,共14页
岩矿信息识别是高光谱遥感在地质勘探领域的主要应用方向。传统高光谱遥感方法尽管在矿物识别中取得了良好效果,但对于岩性识别存在瓶颈。深度学习是当前人工智能领域的研究热点,卷积神经网络是适用于图像识别的重要网络架构。以巴音戈... 岩矿信息识别是高光谱遥感在地质勘探领域的主要应用方向。传统高光谱遥感方法尽管在矿物识别中取得了良好效果,但对于岩性识别存在瓶颈。深度学习是当前人工智能领域的研究热点,卷积神经网络是适用于图像识别的重要网络架构。以巴音戈壁盆地西部塔木素铀矿床北部区域为试验区,以SASI航空高光谱影像为数据源,将深度卷积神经网络引入航空高光谱遥感岩性识别,测试和评估其应用效果。基于预处理后的SASI航空高光谱影像,以试验区地质图及野外调查为参考,制作了8类样本,包括:印支期花岗岩、华力西晚期花岗岩、华力西晚期花岗闪长岩、华力西中期石英闪长岩、石炭系碎屑岩、中下侏罗统火山凝灰岩、第四系沉积物和绢云母化蚀变岩。构建了基于光谱特征的一维卷积神经网络、基于图-谱联合特征的一维+二维卷积神经网络和三维卷积神经网络3种模型结构,分别进行模型训练、测试和试验区岩性分类应用。模型测试结果表明:一维卷积神经网络、一维+二维卷积神经网络和三维卷积神经网络的总体精度分别为82.13%、86.46%和90.90%。通过评价分析三种卷积神经网络模型的岩性分类识别结果,三维卷积神经网络的识别结果与真实参考最为接近,对试验区各类岩性的区分识别效果最优,一维+二维卷积神经网络的识别效果次之,表明利用卷积神经网络引入高光谱图像空间信息,进行图-谱特征的联合挖掘,有利于提高影像的识别精度和实际应用效果。同时,一维卷积神经网络和一维+二维卷积神经网络的识别结果因航空高光谱影像拼接后的条带效应,影响了它们的实际应用效果,而三维卷积神经网络较好地克服了这种影响,表明其对于大面积航空影像处理具有相对较好的应用前景。 展开更多
关键词 航空高光谱遥感 深度学习 卷积神经网络 岩性识别
下载PDF
基于便携式地物高光谱仪的文物材料分析研究进展
12
作者 王聪 Mara Camaiti +2 位作者 刘呆运 铁付德 曹颐戬 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1218-1226,共9页
文物承载着灿烂文明,传承着历史文化,是全人类的宝贵遗产。由于文物不可再生的珍贵性,以及最少干预的文物保护基本原则,无损分析技术始终是文物制作工艺研究、劣化机理及保护修复研究中材料分析的最主要技术手段。因此,研发、应用新型... 文物承载着灿烂文明,传承着历史文化,是全人类的宝贵遗产。由于文物不可再生的珍贵性,以及最少干预的文物保护基本原则,无损分析技术始终是文物制作工艺研究、劣化机理及保护修复研究中材料分析的最主要技术手段。因此,研发、应用新型无损分析技术是文物保护利用的重要研究方向。近年来,源于遥感领域的便携式地物高光谱仪在文物材料分析中展现出强大应用潜力,并且已在石质古建筑、绘画等文物修复中成功应用。作为一种无需采样的非侵入式光谱技术,便携式地物高光谱仪可在极短时间获取一个涵盖可见光-近红外-短波红外波段(350~2500 nm)的全波段、高分辨率反射光谱。同时,其便携程度很高,对工作环境、光源等无特殊要求,可在野外文物或遗址现场原位使用。此外,在采集光谱数据的同时还可通过遥感技术实现数据的远程传输和分析。上述技术特点使其在文物材料分析中具有独特的应用优势。以光谱技术的基本原理为基础,首先介绍了目前文物材料分析中常用便携式地物高光谱仪的设备型号及其性能指标;其次细致梳理了近十年来其在有机质/无机质文物材料定性和定量分析、文物保护材料分析,以及文物修复原位、实时监测等方面的应用现状;之后深入探讨了谱图预处理的规范和建立标准波谱库等两个影响该技术应用效果的关键问题;最后展望了该技术的发展趋势,预期在脆弱有机质文物分析、多种分析技术联合应用和定量分析研究方面前景广阔。 展开更多
关键词 地物高光谱仪 文物 材料分析 无损分析
下载PDF
大幅宽多谱段高光谱红外探测器研究
13
作者 王经纬 王晓龙 +2 位作者 付志凯 张智超 孟令伟 《红外》 CAS 2024年第4期1-6,共6页
报道了基于分子束外延(Molecular Beam Epitaxy,MBE)碲镉汞(Mercury Cadmium Telluride,MCT)技术的大幅宽、多谱段、大像元高光谱红外探测器的最新研究进展。采用MBE技术制备出高质量MCT材料;采用成熟的n-on-p技术路线制备探测芯片,并... 报道了基于分子束外延(Molecular Beam Epitaxy,MBE)碲镉汞(Mercury Cadmium Telluride,MCT)技术的大幅宽、多谱段、大像元高光谱红外探测器的最新研究进展。采用MBE技术制备出高质量MCT材料;采用成熟的n-on-p技术路线制备探测芯片,并针对特殊形状的大像元进行了优化;高光谱专用读出电路设计针对短波、窄谱段、小信号等典型特征进行了优化,并针对光谱应用加入行增益可调等功能设计。测试结果表明,组件基本性能良好,有效像元率大于99.5%,平均量子效率优于70%。 展开更多
关键词 高光谱 红外探测器 碲镉汞 分子束外延
下载PDF
半监督空谱局部判别分析的高光谱影像特征提取
14
作者 吕欢欢 黄煜铖 +1 位作者 张辉 王雅莉 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期131-145,共15页
为充分利用高光谱影像中蕴含的空谱特征,提出了一种半监督空谱局部判别分析的高光谱影像特征提取算法(S4LFDA)。鉴于高光谱数据集具有空间一致性,首先将像元进行空间重构,保存高光谱数据的近邻关系;其次引入光谱信息散度重构像元间的相... 为充分利用高光谱影像中蕴含的空谱特征,提出了一种半监督空谱局部判别分析的高光谱影像特征提取算法(S4LFDA)。鉴于高光谱数据集具有空间一致性,首先将像元进行空间重构,保存高光谱数据的近邻关系;其次引入光谱信息散度重构像元间的相似度;为了充分利用大量无标签样本提高算法性能,采用模糊C均值聚类算法对样本进行聚类分析得到伪标签;然后通过增加规范化项到局部力导引算法(FDA)的类内散度矩阵和类间散度矩阵中,以此保持无标签样本的聚类结构一致性;最后通过局部FDA算法来保持有标签样本类间散度最大化和类内散度最小化并求解最佳投影向量。S4LFDA算法既保持了数据集在光谱域的可分性,又保持了像元在空间区域内的近邻关系,合理利用有标签样本及无标签样本,提高了算法的分类性能。在Pavia University和Indian Pines数据集上进行实验,总体分类精度达到95.60%和94.38%。与其他维数约简算法相比,该算法有效提高了地物分类性能。 展开更多
关键词 高光谱影像 半监督 空谱 判别分析 特征提取 地物分类
下载PDF
基于多尺度非对称密集网络的高光谱图像分类
15
作者 蔡轶珩 谭美伶 +1 位作者 潘建军 何楷祺 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期1448-1457,共10页
近年来,基于有限标记样本的高光谱图像(HSI)分类方法取得了重大进展。然而,由于高光谱图像的特殊性,冗余的信息和有限的标记样本给提取强判别特征带来了巨大挑战。此外,由于各类别像素分布不均,如何强化中心像素的作用,减弱不同类别的... 近年来,基于有限标记样本的高光谱图像(HSI)分类方法取得了重大进展。然而,由于高光谱图像的特殊性,冗余的信息和有限的标记样本给提取强判别特征带来了巨大挑战。此外,由于各类别像素分布不均,如何强化中心像素的作用,减弱不同类别的周围像素的负面影响也是提高分类性能的关键。为了克服上述局限性,该文提出一种基于多尺度非对称密集网络(MS-ADNet)的高光谱图像分类方法。首先,提出一个多尺度样本构建模块,通过在每个像素周围提取多个尺度的图像块,并进行反卷积和拼接以构建输入样本,使其既包含详细的结构区域,又包含较大的同质区域;然后,提出一个非对称密集连接结构,在空间和光谱特征联合提取中实现核骨架增强,即增强了方形卷积核的中心十字区域部分提取的特征,有效地促进了特征重用。此外,为了提高光谱特征的鉴别性,提出一种精简的元素光谱注意力机制,并将其置于密集连接网络的前端和后端。在每类仅采用5个样本进行网络训练的情况下,该方法在Indiana Pines, Pavia University和Salinas数据集上的总体准确率分别达到了77.66%, 84.54%和92.39%,取得了极具竞争力的分类结果。 展开更多
关键词 高光谱图像分类 多尺度 非对称卷积 光谱注意力机制
下载PDF
一种波段聚类和多尺度结构特征融合的高光谱图像分类模型
16
作者 王彩玲 张静 +2 位作者 王洪伟 宋晓楠 纪童 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期258-265,共8页
高光谱图像包含丰富的地物信息,在农业、工业和军事等领域应用广泛。因此,高光谱图像的识别与分类是一项重要的研究课题。然而,高光谱图像存在光谱维度高、噪声大、标记样本有限等问题,并未取得很好的分类效果。针对以上问题,提出一种... 高光谱图像包含丰富的地物信息,在农业、工业和军事等领域应用广泛。因此,高光谱图像的识别与分类是一项重要的研究课题。然而,高光谱图像存在光谱维度高、噪声大、标记样本有限等问题,并未取得很好的分类效果。针对以上问题,提出一种波段聚类和多尺度结构特征融合的高光谱图像分类模型(ASPS-MRTV)。该方法主要包括以下几个步骤,首先,对高光谱数据进行归一化处理,将归一化后的三维图像按光谱维等分为n个子空间;其次,采用粗细划分策略构造自适应子空间光谱特征提取框架,将每个空间波段拉伸为一维向量后用信息散度构造波段的相似性矩阵,按照聚类的思想对n个子空间进行自适应;然后,将每个自适应子空间的光谱波段平均值进行叠加,形成光谱特征;最后,对所得到的光谱特征数据利用多尺度相对全变分技术提取结构特征。为了增强样本的线性可分性,在数据堆叠之后进行核主成分分析,最终形成空谱特征。对比实验中统一使用惩罚参数C和核参数σ都为24.5的SVM进行分类。经测试,ASPS-MRTV网络模型在Indian Pines、 University of Pavia两个数据集上分别以5%, 1%的训练样本达到了97.06%、 98.98%的总体分类精度。实验结果表明,该模型与SVM、 ASPS(ED)、 ASPS(ID)、 ASPS-LBP、 ASPS-GlCM、 ASPS-BF模型相比,在分类性能和计算效率方面都取得了更优的效果,有效提高小样本下高光谱图像的分类精度。 展开更多
关键词 高光谱图像 多尺度结构特征 信息散度 核主成分分析 空谱特征
下载PDF
基于改进SE-Net和深度可分离残差的高光谱图像分类
17
作者 王燕 王振宇 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2024年第2期87-95,共9页
针对目前常见的用于高光谱图像分类的卷积神经网络参数数量多,训练时间长,对样本数量依赖性大的问题,提出一种适用于有限训练样本条件下基于改进压缩激活网络和深度可分离残差的分类网络MDSR&SE-Net.首先使用主成分分析对原始高光... 针对目前常见的用于高光谱图像分类的卷积神经网络参数数量多,训练时间长,对样本数量依赖性大的问题,提出一种适用于有限训练样本条件下基于改进压缩激活网络和深度可分离残差的分类网络MDSR&SE-Net.首先使用主成分分析对原始高光谱图像进行通道降维,然后通过三维卷积神经网络连接多特征残差结构,同时嵌入改进的SE模块提取高光谱图像的空间和光谱细节特征,最后将提取到的特征数据输入Softmax分类器激活分类.为了使网络更加轻量,通过在残差结构中使用深度可分离卷积和引入全局平均池化减少参数数量.实验结果显示,使用有限训练样本在三种常见高光谱数据集上总体分类精度均达到99%以上. 展开更多
关键词 高光谱图像 深度可分离卷积 残差网络 压缩激活网络
下载PDF
干旱区绿洲农田土壤重金属含量高光谱反演
18
作者 买买提·沙吾提 阿不都艾尼·阿不里 胡昕 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期2208-2216,共9页
对新疆渭库绿洲土壤样本的As、Hg、Pb、Cr、Zn和Cu共6种重金属含量与高光谱关系进行分析,基于逐步回归方法筛选出特征波段,采用地理加权回归(GWR)和普通最小二乘法回归(OLS)构建土壤重金属的高光谱反演模型.结果显示:1)研究区的6种重金... 对新疆渭库绿洲土壤样本的As、Hg、Pb、Cr、Zn和Cu共6种重金属含量与高光谱关系进行分析,基于逐步回归方法筛选出特征波段,采用地理加权回归(GWR)和普通最小二乘法回归(OLS)构建土壤重金属的高光谱反演模型.结果显示:1)研究区的6种重金属元素含量存在一定的差异,土壤中的平均重金属含量依次为Zn>Pb>Cr>Cu>As>Hg,均未超过国家土壤背景值.研究区的Pb平均含量高于当地(新疆)土壤背景值,即研究区表土层中的Pb元素明显富集;2)不同的光谱变换使土壤重金属的光谱特征均得到了增强,但强度有所差异,经过二阶微分变换(SD)和一阶立方根微分变换(CRFD)的土壤光谱相对于原始光谱增强最显著;3)从模型验证来看,在反演6个土壤重金属元素含量时,GWR的R^(2)高于OLS,其中Zn的R^(2)接近0.8,Cu的R^(2)接近0.6,表明模型有一定预测能力,而As、Hg、Pb和Cr的R^(2)均依然低于0.5,模型预测能力并不理想;4)两种模型预测的6种土壤重金属含量的空间分布表现出一定的空间差异性.其中,As元素空间分布差异在这两种预测模型中最大,而其余5种重金属元素Hg、Pb、Cr、Zn和Cu的分布则较为均匀.通过高光谱反射率估算土壤重金属元素含量,实现了干旱区绿洲农田土壤重金属元素含量的高效快速反演,为干旱区绿洲农田土壤重金属元素含量动态监测提供了可靠的技术支撑. 展开更多
关键词 GWR及OLS模型 土壤重金属含量 高光谱 空间分布特征 渭干河-库车河绿洲
下载PDF
基于虚拟样本伪标签生成的高光谱图像分类
19
作者 谢福鼎 雷潇涵 《辽宁师范大学学报（自然科学版）》 CAS 2024年第1期86-92,共7页
半监督高光谱图像分类的精度一般随着标记像素数的增加而提高.然而,标签样本的获得费时费力,且依赖于专家知识.针对这个问题,提出了一种通过少量标签样本生成具有伪标签的虚拟样本新方法.基于数学中的凸集理论,所提出的方法利用少量的... 半监督高光谱图像分类的精度一般随着标记像素数的增加而提高.然而,标签样本的获得费时费力,且依赖于专家知识.针对这个问题,提出了一种通过少量标签样本生成具有伪标签的虚拟样本新方法.基于数学中的凸集理论,所提出的方法利用少量的训练样本可以生成任意多的带有伪标签的虚拟样本,有效地扩大了训练样本集,明显改善了半监督分类器的分类结果.为了验证所提方法的有效性,在Indian Pines和Pavia University两个常用的实际高光谱数据集上进行了广泛测试.实验结果表明,利用所提出的方法在分类具有少量标签样本的高光谱图像时,3个评价分类结果的指标值均有明显提升. 展开更多
关键词 高光谱图像 虚拟样本 伪标签 半监督分类 凸集
下载PDF
大幅面高光谱扫描系统在文物研究中的应用
20
作者 李广华 陈垚 +2 位作者 孙雪剑 张立福 曲亮 《红外》 CAS 2024年第2期42-52,共11页
为使高光谱成像技术能够在大幅面绘画类文物研究和保护中充分发挥面分析的优势,研制了大幅面高光谱扫描系统,同时建立了传统颜料数据库。与以往高光谱成像技术对文物进行的局部分析相比,该系统不仅提高了分析效率,而且可对绘画文物整体... 为使高光谱成像技术能够在大幅面绘画类文物研究和保护中充分发挥面分析的优势,研制了大幅面高光谱扫描系统,同时建立了传统颜料数据库。与以往高光谱成像技术对文物进行的局部分析相比,该系统不仅提高了分析效率,而且可对绘画文物整体进行颜料鉴别和相对浓度分布研究,可以为绘画中复杂调色工艺的研究提供巨大的帮助。目前,已使用该系统对故宫博物院东华门天花彩画、纸本书画《丁观鹏画不二尊者图轴》、绢本书画《沈庆兰画贴落》和唐卡《吉祥天母画佛像》进行分析研究,并将其用于文物隐藏病害、隐藏墨迹、底稿线等信息的提取与增强,颜料成分鉴别和混合颜料工艺研究等方面,取得了良好的效果,对绘画类文物的研究与保护具有重要的意义。 展开更多
关键词 大幅面高光谱 绘画类文物 隐藏信息提取 颜料鉴别
下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 2 … 250 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部