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基于无人机高光谱影像的田块尺度玉米估产与生育时期优选
1
作者 贾增慧 张继真 +4 位作者 郝航 张星宇 夏晨真 高强 张月 《农业资源与环境学报》 北大核心 2025年第1期79-89,共11页
为实现东北黑土区田块尺度上玉米产量的精准估算与生育时期优选,本研究以我国东北黑土区的春玉米为研究对象,选取吉林省梨树县的长期定位玉米试验田,于2019、2020年利用无人机采集玉米3个关键生育时期(拔节期、吐丝期、成熟期)的冠层高... 为实现东北黑土区田块尺度上玉米产量的精准估算与生育时期优选,本研究以我国东北黑土区的春玉米为研究对象,选取吉林省梨树县的长期定位玉米试验田,于2019、2020年利用无人机采集玉米3个关键生育时期(拔节期、吐丝期、成熟期)的冠层高光谱影像,选取10种与产量显著相关的窄波段植被指数,并结合作物农学参数与施肥信息,分别采用逐步回归、随机森林(RF)和极度梯度提升树(XGBoost)算法构建玉米产量估算模型。最后通过决定系数(R^(2))、均方根误差(RMSE)和归一化均方根误差(NRMSE)对产量模型进行精度评价,以筛选出最优估产模型。结果表明:3种产量预测模型中XGBoost模型估算精度较优,其2019年吐丝期的R^(2)、RMSE和NRMSE分别为0.93、1054.17 kg·hm^(-2)和11.68%。同时,3种模型均表现为在吐丝期估算精度最优,最佳模型——2019年吐丝期的XGBoost模型中用于玉米产量估算的指示因子——植被指数R-M、作物农学参数与施肥信息的特征重要性分别为19.72%、4.70%、62.41%。研究表明,结合无人机影像与机器学习算法并融合多源辅助信息可提高田块尺度玉米产量的估算精度,为农业生产中的作物产量精准预估提供数据支撑与科学参考。 展开更多
关键词 无人机 高光谱影像 田块尺度 玉米 产量 机器学习
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基于无人机高光谱影像的稻谷氮含量估算研究
2
作者 范耀冰 吴尚蓉 +3 位作者 匡炜 陈友兴 方宝华 任建强 《农业机械学报》 北大核心 2025年第1期332-343,423,共13页
水稻稻谷氮含量直接影响其营养状况和作物品质,本文基于高光谱特征与植株氮含量间关系开展稻谷氮含量估算研究。获取了水稻拔节期、扬花期和完熟期无人机高光谱遥感影像,在获取窄波段归一化差值植被指数(N-NDVI)与水稻植株氮含量敏感波... 水稻稻谷氮含量直接影响其营养状况和作物品质,本文基于高光谱特征与植株氮含量间关系开展稻谷氮含量估算研究。获取了水稻拔节期、扬花期和完熟期无人机高光谱遥感影像,在获取窄波段归一化差值植被指数(N-NDVI)与水稻植株氮含量敏感波段中心波长以及极大值区域Ω的基础上,通过构建内接矩形自动确定了水稻植株氮含量估算的最优敏感波段宽度,并建立了植株氮含量与稻谷氮含量的相关关系;基于最优波宽构建N-NDVI实现了稻谷氮含量估算,并进行了精度验证。结果表明,利用内接矩形自动筛选出的N-NDVI植株氮含量最优敏感波段宽度在各时期水稻植株氮含量和稻谷氮含量反演中均取得较高精度。在稻谷氮含量反演精度验证中,稻谷氮含量实测值和稻谷氮含量预测值之间的决定系数R2为0.4109~0.6106,归一化均方根误差NRMSE为11.33%~16.85%,平均相对误差MRE为9.53%~13.24%,各生育期预测精度从大到小排序为完熟期、拔节期、扬花期。在完熟期,敏感波段中心波长为629.85/701.93 nm,对应高光谱最优波宽±6 nm构建的N-NDVI估算稻谷氮含量的精度最高(R2=0.5900,NRMSE为14.06%,MRE为11.59%)。本文提出的稻谷氮含量反演方法具有一定可行性,为禾本科谷类作物预测籽粒氮含量提供了参考。 展开更多
关键词 水稻 稻谷氮含量 植株氮含量 无人机 高光谱影像
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基于GF-5高光谱影像的滇中高原灌区土壤有机碳含量反演研究
3
作者 严正飞 杨明龙 +3 位作者 唐秀娟 夏永华 杨赈 李万涛 《南方农业学报》 北大核心 2025年第1期124-134,共11页
【目的】基于GF-5高光谱影像构建针对滇中高原灌区土壤有机碳(SOC)含量反演模型,为后续开展滇中高原灌区SOC含量反演研究提供参考依据。【方法】选取云南省楚雄州姚安县为研究区,以GF-5高光谱影像为基础数据源,筛选出与SOC含量相关性较... 【目的】基于GF-5高光谱影像构建针对滇中高原灌区土壤有机碳(SOC)含量反演模型,为后续开展滇中高原灌区SOC含量反演研究提供参考依据。【方法】选取云南省楚雄州姚安县为研究区,以GF-5高光谱影像为基础数据源,筛选出与SOC含量相关性较高的预处理方法并构建光谱指数,基于连续投影算法(SPA)和竞争性自适应重加权算法(CARS)筛选特征波段组合,以筛选的特征波段、光谱指数、地形因子及Sentinel-1后向散射系数为辅助变量进行组合,结合实地采样的SOC含量数据,运用XGBoost模型进行SOC含量反演。【结果】在21种数据预处理方法中以AM-Normalize的预处理效果最优,与实测SOC含量的相关系数为0.7544;其次是SG-FD、SD和FD的预处理效果,与实测SOC含量的相关系数分别为0.6791、0.6671和0.6202。SPA筛选的波段反演效果最优,其决定系数(R^(2))较CARS和全波段数据分别提升了0.0739和0.1524,均方根误差(RMSE)分别降低了0.9279和1.2793。引入地形因子的变量模型G2,其R^(2)较变量模型G1(特征波段+光谱指数)提升了0.0398,RMSE降低了0.1685;进一步加入Sentinel-1后向散射系数,变量模型G3的R^(2)较变量模型G2提升了0.0255,RMSE降低了0.1385。基于GF-5高光谱影像的SOC含量反演结果显示,滇中高原姚安灌区的SOC含量范围为9.8443~29.2514 g/kg,平均为19.4447 g/kg,与土壤样本SOC含量实测值的范围(10.47~30.11 g/kg)及平均值(20.6307 g/kg)较接近。【结论】基于GF-5高光谱影像构建的XGBoost模型,经AM-Normalize预处理降低噪声干扰、SPA筛选特征波段及引入光谱指数、地形因子和Sentinel-1后向散射系数后,能有效提升SOC含量反演的精度和适用性,为滇中高原地区SOC含量预测提供技术支撑。 展开更多
关键词 土壤有机碳(SOC) GF-5高光谱影像 光谱指数 XGBoost模型 滇中高原
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基于无人机高光谱影像的城镇不透水面提取
4
作者 张怡婷 陆冬华 +1 位作者 武鼎 高岩 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第4期1150-1158,共9页
无人机搭载高光谱传感器获取的遥感影像具有光谱信息丰富、空间分辨率高的优势,可为城镇不透水面提取提供更有效的数据。然而,高光谱影像包含大量波段,存在信息冗余,会增加模型训练的复杂度,随着数据维度增加,数据空间体积呈指数级增长... 无人机搭载高光谱传感器获取的遥感影像具有光谱信息丰富、空间分辨率高的优势,可为城镇不透水面提取提供更有效的数据。然而,高光谱影像包含大量波段,存在信息冗余,会增加模型训练的复杂度,随着数据维度增加,数据空间体积呈指数级增长,有限样本量在高维空间中会稀疏分布,易导致模型过拟合。此外,传统提取方法特征学习能力有限,处理高维数据效果不佳,且未能关注不透水面具体材质信息。为更有效利用无人机高光谱数据获取城镇不透水面信息,评估城镇建设发展情况,选择河北省张家口市怀来县东花园镇为研究区域,从机载高光谱遥感数据中获取了150个有效波段。在此基础上,运用逐步判别分析法选择适用于城镇不透水面提取的高光谱特征波段,并使用波段标准差、波段间相关性和主成分分析的方法进行验证和综合分析,最终确定了14个具有代表性的波段。随后,提出了一种基于卷积神经网络的遥感不透水面提取方法。通过改进AlexNet网络架构,构建了一个包含四个卷积层、一个池化层和两个全连接层的深度学习网络模型。最后,在研究区设计了两组对比实验,分别比较高光谱原始影像与选取特征波段的不透水面信息提取精度,以及提出的网络模型与常见不透水面提取方法的信息提取精度。结果表明,所选的特征波段组合能够作为不透水面提取的最佳波段组合,显著提升了各类方法的提取精度。同时,提出的网络模型为不透水面提取的最优方法,结合最佳波段组合,最终分类的总体精度和Kappa系数分别达到了99.07%和0.9883,表现优异。该研究成果对于城镇建设的可持续发展和生态环境保护具有重要意义,可为相关领域的研究提供有力支持。 展开更多
关键词 高光谱影像 无人机 不透水面提取 卷积神经网络
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高光谱影像数据在黑土地保护方面的应用
5
作者 宋振强 程飞雁 李慧子 《卫星应用》 2025年第2期17-23,共7页
国家支持黑土地保护的科技支撑能力建设,将黑土地保护、治理、修复和利用的科技创新作为重点支持领域。习近平总书记高度重视黑土地保护,强调要采取有效措施切实把黑土地这个“耕地中的大熊猫”保护好、利用好,使之永远造福人民,而在东... 国家支持黑土地保护的科技支撑能力建设,将黑土地保护、治理、修复和利用的科技创新作为重点支持领域。习近平总书记高度重视黑土地保护,强调要采取有效措施切实把黑土地这个“耕地中的大熊猫”保护好、利用好,使之永远造福人民,而在东北地区进行大规模开荒以来,典型黑土区从林草自然生态系统向人工农田生态系统逐渐转变,在持续的高强度使用下,土壤有机质被大量地消耗与损失,秸秆、农家肥等有机物补给较少,致使有机质含量大规模减少,土壤地力等级逐渐下降,长此以往会对粮食安全产生重大的影响。 展开更多
关键词 黑土地保护 农田生态系统 有机质含量 地力等级 自然生态系统 典型黑土区 林草 高光谱影像
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三维卷积与Transformer支持下联合空谱特征的高光谱影像分类
6
作者 何光 吴田军 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第2期259-272,共14页
由于CNN对局部特征提取能力强,目前仍是高光谱影像处理和分析中的主流深度模型,但是CNN感受野有限,无法建立长距离依赖关系,学习全局语义信息受限。Transformer的自注意力机制可以对输入序列中的每个位置进行注意力计算,从而能有效获取... 由于CNN对局部特征提取能力强,目前仍是高光谱影像处理和分析中的主流深度模型,但是CNN感受野有限,无法建立长距离依赖关系,学习全局语义信息受限。Transformer的自注意力机制可以对输入序列中的每个位置进行注意力计算,从而能有效获取全局上下文信息。如何实现CNN和Transformer的技术耦合并充分利用空间信息和光谱信息进行高光谱遥感影像分类是一个重要的待研问题。鉴于此,提出一种新的基于三维卷积和Transformer的高光谱遥感影像分类方法,尝试联合空谱特征实现解译能力的提升。使用主成分分析方法对高光谱遥感影像沿垂直方向降维;用非负矩阵分解算法对降维后遥感影像沿水平方向进行空间特征提取,将两种工具处理后遥感影像进行拼接,以充分保留信息;再用三维卷积核对拼接后遥感影像进行空间特征和光谱特征的综合提取;用Transformer的注意力机制对提取空间信息和光谱信息的遥感影像序列建立长距离依赖关系并使用多层感知机完成分类任务。实验表明,所提方法在WHU-Hi龙口、汉川、洪湖以及雄安新区马蹄湾村数据集上均表现出比对比方法更优异的分类性能,表明该方法具有一定的泛化性和稳健性。 展开更多
关键词 非负矩阵分解 特征融合 三维卷积 空谱联合 TRANSFORMER 高光谱遥感影像分类
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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
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半监督空谱局部判别分析的高光谱影像特征提取
8
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
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基于高光谱影像的长三角一体化示范区典型区域植被类型分类
9
作者 潘琛 顾建祥 岳照溪 《时空信息学报》 2024年第6期698-709,共12页
长三角一体化示范区植被具有类型多样、分布格局破碎等特征,给植被空间实地调查带来了一定的困难。本文基于资源一号02D(ZY1E)高光谱卫星影像,建立植被类型光谱库,不仅包含不同季节的植被光谱特征,还充分考虑植被类型的多样性和空间分... 长三角一体化示范区植被具有类型多样、分布格局破碎等特征,给植被空间实地调查带来了一定的困难。本文基于资源一号02D(ZY1E)高光谱卫星影像,建立植被类型光谱库,不仅包含不同季节的植被光谱特征,还充分考虑植被类型的多样性和空间分布的破碎性。基于ShuffleNet轻量级深度学习网络,结合空谱注意力机制,构建高光谱植被分类深度学习网络,利用遥感影像的光谱、空间特征,实现不同季节研究区域植被分类;并与常用方法卷积神经网络(convolution neural network,CNN)、支持向量机(support vector machine,SVM)进行比较分析。结果表明:较常规的CNN和SVM方法,本方法在精确率、召回率、F1和总体精度四项评价指标均有较大提升,能够较好地刻画地物轮廓和保持斑块完整性,且多期分类结果总体精度均能够达到0.85以上;水田作物(以水稻为主)是研究区夏季主要的基本农作物,以茭白为代表的水生植被、林地也有大量分布。 展开更多
关键词 高光谱影像 植被分类提取 空谱注意力机制 植被光谱库 深度学习 资源一号遥感影像 光谱曲线
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图像级高光谱影像高分辨率特征网络分类方法 被引量：1
10
作者 孙一帆 刘冰 +2 位作者 余旭初 谭熊 余岸竹 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期50-64,共15页
基于深度学习的高光谱影像分类方法通常将高光谱影像切分为局部方块作为模型的输入,这不但限制了长距离空-谱信息关联的获取,还带来了大量额外的计算开销。以全局图像作为输入的图像级分类方法能够有效避免这些缺陷,然而,现有的基于全... 基于深度学习的高光谱影像分类方法通常将高光谱影像切分为局部方块作为模型的输入,这不但限制了长距离空-谱信息关联的获取,还带来了大量额外的计算开销。以全局图像作为输入的图像级分类方法能够有效避免这些缺陷,然而,现有的基于全卷积神经网络特征串行流动模式的图像级分类方法在信息恢复时的细节损失会导致分类精度低、分类图视觉效果差等问题。因此,本文提出一种基于HRNet的图像级高光谱影像快速分类方法,在全程保持高分辨率特征的基础上对影像的多重分辨率特征进行并行计算与交叉融合,从而缓解了传统特征串行流动模式造成的信息损失问题。同时,提出多分辨率特征联合监督和投票分类策略,进一步提升了模型分类性能。利用4组开源高光谱影像数据集对本文方法进行验证,试验结果表明,与现有的先进分类方法相比,本文方法能够取得具有竞争性的分类结果,同时显著减少训练和分类时长,在实际应用时更具时效性。为了保证方法的复现性,笔者将代码开源于https://github.com/sssssyf/fast-image-level-vote。 展开更多
关键词 高光谱影像分类 图像级 全卷积神经网络 HRNet
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面向高光谱影像的自监督去噪方法
11
作者 刘冰 孙一帆 +2 位作者 王瑞瑞 安东海 王姝 《信息工程大学学报》 2024年第4期441-446,共6页
针对高光谱影像各个波段包含一定噪声的问题,提出一种基于卷积神经网络的高光谱影像自监督去噪方法。该方法无需任何先验信息,仅依靠噪声影像本身进行训练即可完成去噪。首先在高光谱影像中随机选取局部影像块,并对采样的区域进行滤波处... 针对高光谱影像各个波段包含一定噪声的问题,提出一种基于卷积神经网络的高光谱影像自监督去噪方法。该方法无需任何先验信息,仅依靠噪声影像本身进行训练即可完成去噪。首先在高光谱影像中随机选取局部影像块,并对采样的区域进行滤波处理;然后以处理后的影像为输入,将原始影像作为网络优化的目标进行自监督训练。每次训练过程中损失函数的计算将被限制在局部影像块区域内,从而防止网络输出恒等映射。在模拟噪声高光谱数据和真实高光谱数据上的大量实验表明,该方法能够获得比传统方法更好的去噪效果。 展开更多
关键词 高光谱影像去噪 自监督 深度学习 卷积神经网络
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有限训练样本下的多尺度空洞密集网络高光谱影像分类 被引量：1
12
作者 涂潮 刘万军 +1 位作者 赵琳琳 曲海成 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期206-216,共11页
为了在有限训练样本情况下充分提取高光谱影像的空间光谱特征,提高分类精度,提出一种结合空洞卷积和密集网络的高光谱影像分类方法。首先,构建多尺度空洞特征提取模块,引入不同数量的空洞卷积层和普通卷积层通过级联的方式增大模型的感... 为了在有限训练样本情况下充分提取高光谱影像的空间光谱特征,提高分类精度,提出一种结合空洞卷积和密集网络的高光谱影像分类方法。首先,构建多尺度空洞特征提取模块,引入不同数量的空洞卷积层和普通卷积层通过级联的方式增大模型的感受野,并提取多尺度特征。然后,在多尺度空洞特征提取模块之间建立密集连接,实现特征复用的同时缓解梯度消失问题,而模块内部无密集连接,避免构建深度网络而导致网络参数过多的问题。最后,将得到的特征依次通过池化层,全连接层和Softmax层完成分类。另外,本文在全连接层后加入dropout正则化防止出现过拟合。在Indian Pines和WHU-Hi-Longkou数据集上与经典分类方法进行对比,本文方法 OA分别为98.75%和98.82%。实验结果表明,本文设计的网络模型在有限训练样本情况下,分类效果最优。 展开更多
关键词 高光谱影像 多尺度特征融合 空洞卷积 密集网络
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基于场景光谱库的高光谱影像模拟
13
作者 李浩 顾行发 +6 位作者 占玉林 杨健 李娟 赵起超 田晓敏 杨秀峰 高敏 《大气与环境光学学报》 CAS CSCD 2024年第6期717-728,共12页
高光谱影像能够获取地物精细的光谱信息,是地物精细识别、参数高精度反演的数据源。然而,高光谱传感器由于其自身的特征,往往覆盖周期较长,从而限制了其应用推广。为了提高高光谱影像的时效性,研究人员开展了大量高光谱影像模拟的研究,... 高光谱影像能够获取地物精细的光谱信息,是地物精细识别、参数高精度反演的数据源。然而,高光谱传感器由于其自身的特征,往往覆盖周期较长,从而限制了其应用推广。为了提高高光谱影像的时效性,研究人员开展了大量高光谱影像模拟的研究,然而已有的大多数方法是基于标准光谱库,与实际的场景光谱存在较大差异。本文构建了一种基于场景光谱库的高光谱影像模拟方法,并提出一种基于归一化植被指数(NDVI)的光谱匹配算法,提升了模拟的速度和精度。该方法以山东省德州市西南部为试验区进行实验验证,以高分一号(GF-1)WFV多光谱数据为模板影像对高分五号(GF-5)AHSI载荷数据进行了模拟,并且同传统的模拟方法进行了对比分析。分析结果表明:建立的新方法模拟结果表现良好,283个有效波段的平均R^(2)为0.69,相较于基于类别匹配的传统模拟方法提升了0.16,但各波段的模拟效果存在差异,其中在第71波段处模拟效果最佳,R^(2)达到了0.81,比基于类别匹配的模拟方法增加了0.18;在运行效率方面,该方法模拟时间大大缩短,模拟速率提高了75%。 展开更多
关键词 高光谱影像模拟 光谱匹配 场景光谱库 归一化植被指数
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IspecHyper多旋翼无人机高光谱影像处理方法研究
14
作者 马灿达 苏秋群 +4 位作者 谢国雪 黄启厅 杨绍锷 张秀龙 林垚君 《安徽农业科学》 CAS 2024年第17期233-237,共5页
为解决IspecHyper(莱森光学)多旋翼无人机高光谱成像系统缺乏数据处理配套软件,采集多航带高光谱数据误差大、坐标缺失、无法自动拼接等问题,以武鸣区太平镇角龙村柑橘种植基地为研究区,开展IspecHyper多旋翼无人机高光谱影像处理方法... 为解决IspecHyper(莱森光学)多旋翼无人机高光谱成像系统缺乏数据处理配套软件,采集多航带高光谱数据误差大、坐标缺失、无法自动拼接等问题,以武鸣区太平镇角龙村柑橘种植基地为研究区,开展IspecHyper多旋翼无人机高光谱影像处理方法研究。首先,利用IspecHyper-VM200成像系统获取研究区高清照片和多航带高光谱影像数据;其次,以高清照片为数据源,通过PXI4D Mapper软件预处理和ENVI软件影像几何校正,形成高分辨率无人机正射影像;最后,利用ENVI软件裁剪多航带高光谱影像扭曲边界数据,以无人机正射影像为基准完成几何校正,进而通过影像镶嵌和光谱转换计算,形成高光谱反射率影像产品。结果表明,该研究形成的技术方法可有效解决IspecHyper多旋翼无人机高光谱影像处理存在问题,同时为无人机高光谱影像处理提供技术参考。 展开更多
关键词 遥感 IspecHyper 无人机 高光谱影像 图像处理
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高分十四号高光谱影像浅海水深反演应用
15
作者 周欣 刘文涛 +1 位作者 郑柯 李树文 《海洋测绘》 CSCD 北大核心 2024年第2期56-59,65,共5页
当前星载高光谱水深遥感反演应用以国外卫星数据为主,国产卫星数据的研究和应用较少,为挖掘国产高分辨率卫星高光谱影像浅海水深反演潜力,利用高分十四号卫星影像,以我国三亚湾西岛为实验区域,结合实测水深点和ICESat-2激光雷达数据,建... 当前星载高光谱水深遥感反演应用以国外卫星数据为主,国产卫星数据的研究和应用较少,为挖掘国产高分辨率卫星高光谱影像浅海水深反演潜力,利用高分十四号卫星影像,以我国三亚湾西岛为实验区域,结合实测水深点和ICESat-2激光雷达数据,建立双波段比值水深反演模型,进行高光谱影像的水深反演能力研究。实验结果表明:高分十四号高光谱影像具有较好的浅水水深反演能力和反演精度,实验成果将为国产卫星开展星载高光谱数据水深反演研究提供思路和借鉴。 展开更多
关键词 高光谱影像 水深反演 精度评估 高分十四号 双波段比值
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基于轻量化多尺度特征提取与融合的高光谱影像分类算法
16
作者 胡明欢 谷国栋 薛李娜 《大众科技》 2024年第4期23-28,33,共7页
高光谱影像的高精度分类对我国高光谱遥感技术的实际应用具有重要意义。针对现有基于多尺度特征提取的模型普遍存在参数量过高、训练难度大、不利于未来落地应用的问题,文章结合逐通道卷积和膨胀卷积的优势设计了一个轻量化多尺度特征... 高光谱影像的高精度分类对我国高光谱遥感技术的实际应用具有重要意义。针对现有基于多尺度特征提取的模型普遍存在参数量过高、训练难度大、不利于未来落地应用的问题,文章结合逐通道卷积和膨胀卷积的优势设计了一个轻量化多尺度特征提取模块,并进一步提出基于通道注意力机制的多尺度特征融合模块,实现了用于高光谱影像分类的轻量化多尺度特征提取模型。在2个广泛使用的公开数据集上进行的大量实验表明,文章提出的模型在分类精度以及参数量上都有明显优势。 展开更多
关键词 高光谱影像 分类 多尺度 轻量化
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基于Oracle的高光谱影像数据库研究 被引量：3
17
作者 孙婷 张立朝 +2 位作者 唐汉松 赵鹏 王青山 《北京测绘》 2007年第2期1-4,8,共5页
为有效地组织和管理高光谱影像,本文提出了基于Oracle数据库平台的高光谱影像存储和管理的解决方案。基于对象关系-模型设计了光谱数据表组+属性数据表组的存储规范以及波段独立顺列式、波段集中整合式以及表单位式的三种存储模式。采... 为有效地组织和管理高光谱影像,本文提出了基于Oracle数据库平台的高光谱影像存储和管理的解决方案。基于对象关系-模型设计了光谱数据表组+属性数据表组的存储规范以及波段独立顺列式、波段集中整合式以及表单位式的三种存储模式。采用地形瓦片和影像金字塔的快速索引结构设计和建立了高光谱影像数据库的原型。 展开更多
关键词 高光谱影像 高光谱影像数据库 光谱数据表 存储规范 存储模式
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基于FLAASH的Hyperion高光谱影像大气校正 被引量：57
18
作者 袁金国 牛铮 王锡平 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2009年第5期1181-1185,共5页
遥感影像的大气校正是定量遥感研究的前提。文章对利用ENVI软件的FLAASH(fast line-of-sight atmospheric analysis of spectral hypercubes)进行EO-1Hyperion高光谱影像的大气校正能力进行了评价。黑河流域甘肃张掖研究区的Hyperion高... 遥感影像的大气校正是定量遥感研究的前提。文章对利用ENVI软件的FLAASH(fast line-of-sight atmospheric analysis of spectral hypercubes)进行EO-1Hyperion高光谱影像的大气校正能力进行了评价。黑河流域甘肃张掖研究区的Hyperion高光谱影像的获取时间是2007年9月10日,卫星过境前后准实时获取41个样区的野外实测数据,包括冠层波谱和生化含量以及GPS定位数据。首先利用Landsat-7ETM+影像对Hy-perion高光谱影像进行了几何校正,然后将Hyperion的DN值转化为辐射亮度和表观反射率,并利用FLAASH对Hyperion影像进行大气校正。比较了研究区四种典型地物(玉米、水体、荒漠和建筑物)的辐射亮度、表观反射率以及FLAASH大气校正后的反射率,并与玉米ASD野外反射波谱利用高斯滤波函数重采样到Hyperion相应波段后进行了比较。结果表明,FLAASH大气校正很有效,两种方法获得的反射波谱相吻合,相关系数达0.987。 展开更多
关键词 Hyperion高光谱影像 大气校正 FLAASH 表观反射率 重采样
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联合空-谱信息的高光谱影像深度三维卷积网络分类 被引量：37
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作者 刘冰 余旭初 +1 位作者 张鹏强 谭熊 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期53-63,共11页
针对高光谱影像分类高维和小样本的特点,提出一种基于深度三维卷积神经网络的高光谱影像分类方法。首先,该方法直接以高光谱数据立方体为输入,利用三维卷积操作提取高光谱数据立方体的三维空-谱特征。然后,利用残差学习构建深层网络,提... 针对高光谱影像分类高维和小样本的特点,提出一种基于深度三维卷积神经网络的高光谱影像分类方法。首先,该方法直接以高光谱数据立方体为输入,利用三维卷积操作提取高光谱数据立方体的三维空-谱特征。然后,利用残差学习构建深层网络,提取更高层次的特征表达,以提高分类精度。最后,采用Dropout正则化方法防止过拟合。利用Pavia大学、Indian Pines和Salinas 3组高光谱数据进行试验验证,结果表明,与支持向量机和现有的基于深度学习的高光谱影像分类方法相比,该方法能有效提高高光谱影像的地物分类精度。 展开更多
关键词 高光谱影像分类 卷积神经网络 三维卷积 残差学习
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光谱最小信息熵的高光谱影像端元提取算法 被引量：16
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作者 杨可明 刘士文 +3 位作者 王林伟 杨洁 孙阳阳 何丹丹 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2014年第8期2229-2233,共5页
端元提取是混合像元分解的关键,研究其算法在高精度的地物识别、丰度反演和定量遥感等方面具有重要意义。通过研究高光谱遥感影像光谱特征,结合信息熵理论,应用高斯分布函数,建立了一种新的高光谱影像端元提取算法,即光谱最小信息熵(spe... 端元提取是混合像元分解的关键,研究其算法在高精度的地物识别、丰度反演和定量遥感等方面具有重要意义。通过研究高光谱遥感影像光谱特征,结合信息熵理论,应用高斯分布函数,建立了一种新的高光谱影像端元提取算法,即光谱最小信息熵(spectral minimum shannon entropy,SMSE)算法。将该算法应用于AVRIRS高光谱影像的端元光谱提取,并经过与美国地质勘探局(United States Geological Survey,USGS)波谱库中的数据匹配,得知其提取端元的精度较高。同时,通过与经典的纯净像元指数(pixel purity index,PPI)和连续最大角凸锥(sequential maximum angle convex cone,SMACC)等端元提取算法进行实验比较和结果综合分析,发现光谱最小信息熵算法提取端元光谱效率更高、精度更好。此外,分别利用SMACC和SMSE提取Hyperion高光谱影像端元,得出SMSE的端元提取效果好于SMACC,从而可认为SMSE算法具有一定普适性。 展开更多
关键词 高光谱影像 光谱分析 最小信息熵 端元提取 普适性检验
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