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基于高光谱“玉米田养鹅”模式下作物冠层氮素反演 预览
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作者 冯江 陆治冶 +3 位作者 马昕宇 陈双龙 赵庆贺 王树文 《农机化研究》 北大核心 2020年第3期5-11,共7页
为实现'玉米田养鹅'模式下作物氮素养分快速无损监测,开展了基于高光谱'农牧一体化'实验。以放牧前后的玉米冠层作为研究对象,利用高光谱技术分析不同时期玉米冠层叶片光谱,采用波段自相关分析(Bands Inter-correlation... 为实现'玉米田养鹅'模式下作物氮素养分快速无损监测,开展了基于高光谱'农牧一体化'实验。以放牧前后的玉米冠层作为研究对象,利用高光谱技术分析不同时期玉米冠层叶片光谱,采用波段自相关分析(Bands Inter-correlation Analysis, BICA)与主成分分析(Principal Components Analysis, PCA)相结合的方法提取特征波段,并构建多种光谱参数,进而建立了基于BICA-PCA方法的多元回归模型(Multivariable Regression Model,MRA),并筛选和验证了所建模型。结果表明:随着不同生育期的进行,鹅的粪便会作为肥料给作物补充氮素,近红外光谱反射率增高,红边位置向左移动。建立模型在放牧前期校正集决定系数R_C~2为0.796,校正集均方根误差(Root-mean-square Error Correction, RMSEC)为0.133;在预测集决定系数R_p~2为0.840,预测集均方根误差(Root-mean-square Error Prediction, RMSEP)为0.147。放牧后期R_C~2为0.761,RMSEC为0.094;R_p~2为0.789,RMSEP为0.141。研究结果可为'农牧一体化'优化生产管理和建立氮素养分特征平衡模型提供支持和帮助。 展开更多
关键词 高光谱 农牧一体化 氮素 玉米冠层
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基于无人机高光谱的水稻光合性能监测系统应用 预览
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作者 梁辉 刘汉湖 何敬 《农机化研究》 北大核心 2020年第7期214-218,共5页
水稻的光合性能与水稻的产量和品质密切相关,传统的水稻光合性能监测由人工完成,具有任务量大和效率低等缺点,高效、无损的监测作物长势,是现代化精准农业的要求。为此,以无人机搭载高光谱仪作为遥感技术平台,对水稻的光合性能进行研究... 水稻的光合性能与水稻的产量和品质密切相关,传统的水稻光合性能监测由人工完成,具有任务量大和效率低等缺点,高效、无损的监测作物长势,是现代化精准农业的要求。为此,以无人机搭载高光谱仪作为遥感技术平台,对水稻的光合性能进行研究分析,建立了估算水稻叶片类胡萝卜素(Car)含量的监测模型。测试结果表明:5组光谱参数与水稻样本叶片Car含量实测值的回归分析均达到显著相关水平,以SR(723,770)精度最高;进一步检验发现,水稻叶片类胡萝卜素含量实测值与SR(723,770)模型建立的估测值相关性更高,R~2达0.891 5,斜率更接近于1,具有更佳预测效果,可为水稻光合性能遥感监测提供技术支撑。 展开更多
关键词 无人机 高光谱 水稻 类胡萝卜素 光合性能
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Visualization of Chlorophyll Content Distribution in Apple Leaves Based on Hyperspectral Imaging Technology 预览
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作者 Xin Wen Xicun Zhu +4 位作者 Ruiyang Yu Jingling Xiong Dongsheng Gao Yuanmao Jiang Guijun Yang 《农业科学(英文)》 2019年第6期783-795,共13页
We took distribution visualization of chlorophyll content in apple leaves to estimate the nutrient content and growth levels of apple leaves. 130 mature and non-destructive apple leaves were collected, and imaging spe... We took distribution visualization of chlorophyll content in apple leaves to estimate the nutrient content and growth levels of apple leaves. 130 mature and non-destructive apple leaves were collected, and imaging spectroscopy data were collected by SOC710VP hyperspectral imager. The chlorophyll content of the leaves was determined on the spectral information of the leaves. After pre-processing, we took linear wavelength stepwise regression method to choose the sensitive wavelength of chlorophyll content. And then we established partial least squares, principal component analysis and stepwise regression model. Finally, the chlorophyll content distribution visualization was realized. The results showed that the sensitive wavelengths of the chlorophyll content were 712.50 nm, 509.95 nm, 561.22 nm, 840.62 nm, 696.67 nm and 987.91 nm. The R2, RMSE, RE of the optical chlorophyll content estimation model, and the principal component analysis regression model, were 0.800, 0.319 and 26.4%. The chlorophyll content of each pixel on the hyperspectral image of apple leaves was calculated by the best estimation model and we completed the visualization distribution of chlorophyll content, which provided a technical support for the rapid detection of nutrient distribution. 展开更多
关键词 APPLE LEAVES CHLOROPHYLL CONTENT HYPERSPECTRAL VISUALIZATION
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Calibration and Characterization of Hyperspectral Imaging Systems Used for Natural Scene Imagery 预览
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作者 Nsikak E. Ekpenyong 《光学与光子学期刊(英文)》 2019年第7期81-98,共18页
Calibration and characterization of focal plane hyperspectral imaging systems play an important role in natural scene imagery. Illumination plays a major role during imaging, as both the camera and electronically tuna... Calibration and characterization of focal plane hyperspectral imaging systems play an important role in natural scene imagery. Illumination plays a major role during imaging, as both the camera and electronically tunable filter may suffer low transmission at the ends of the visible spectrum, resulting in a low signal to noise ratio. It is important that the spectral characteristics of the imaging system as well as its geometric properties be well characterized and its radiometric performance known. The aim of this article is to identify the main sources of errors in a common design of focal-plane hyperspectral imaging system and devise ways of compensating for these errors. Calibration and characterization of a focal-plane hyperspectral imaging system include nominal wavelength accuracy analysis. This was carried out by capturing images of a mercury vapour lamp to study principal emission lines in the visible spectrum. The linearity of the hyperspectral imaging system was investigated by recording an input-output function. This was accomplished by comparing signals captured by the hyperspectral imaging system and luminance data recorded using a luminance meter. System noise characterization was done by repeated acquisitions of dark noise images captured under identical conditions. Main meridian analysis was accomplished by obtaining sample edge patches from the centre and near-boundary of hyperspectral image and then constructing edge and line spread functions. The final test image analysis involved verifying system calibration, image correction and compensation algorithms. Results show that with proper calibration and characterization of imaging systems, high quality images are obtained and can be used for research works which include hyperspectral image registration and hyperspectral image recognition for natural scenes. 展开更多
关键词 HYPERSPECTRAL IMAGING CALIBRATION
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结合波段选择的差分进化高光谱图像分类 预览
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作者 田洪晨 王立国 +1 位作者 赵亮 陈春雨 《应用科技》 CAS 2019年第5期45-50,共6页
高光谱图像具有数据维数高、有标签样本少的特点,影响了现有分类方法的效果。针对这一情况,提出一种结合波段选择的半监督分类算法。该算法首先通过波段选择方法,去除高光谱图像中的冗余信息,进而降低复杂度和提高泛化能力;然后通过差... 高光谱图像具有数据维数高、有标签样本少的特点,影响了现有分类方法的效果。针对这一情况,提出一种结合波段选择的半监督分类算法。该算法首先通过波段选择方法,去除高光谱图像中的冗余信息,进而降低复杂度和提高泛化能力;然后通过差分进化算法交叉变异无标记样本,选取置信度高的样本扩充入标记样本群以提高分类精度。实验结果表明,该算法能够有效地提升在标记样本有限的情况下分类器的分类精度与分类速度。 展开更多
关键词 高光谱 高光谱图像分类 半监督分类 波段选择 差分进化 遗传算法 支持向量机 机器学习
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Multiple Deep-Belief-Network-Based Spectral-Spatial Classification of Hyperspectral Images
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作者 Atif Mughees Linmi Tao 《清华大学学报自然科学版(英文版)》 EI CAS CSCD 2019年第2期183-194,共12页
A deep-learning-based feature extraction has recently been proposed for HyperSpectral Images (HSI) classification.A Deep Belief Network (DBN),as part of deep learning,has been used in HSI classification for deep and a... A deep-learning-based feature extraction has recently been proposed for HyperSpectral Images (HSI) classification.A Deep Belief Network (DBN),as part of deep learning,has been used in HSI classification for deep and abstract feature extraction.However,DBN has to simultaneously deal with hundreds of features from the HSI hyper-cube,which results into complexity and leads to limited feature abstraction and performance in the presence of limited training data.Moreover,a dimensional-reduction-based solution to this issue results in the loss of valuable spectral information,thereby affecting classification performance.To address the issue,this paper presents a Spectral-Adaptive Segmented DBN (SAS-DBN)for spectral-spatial HSI classification that exploits the deep abstract features by segmenting the original spectral bands into small sets/groups of related spectral bands and processing each group separately by using local DBNs.Furthermore,spatial features are also incorporated by first applying hyper-segmentation on the HSI.These results improved data abstraction with reduced complexity and enhanced the performance of HSI classification.Local application of DBN-based feature extraction to each group of bands reduces the computational complexity and results in better feature extraction improving classification accuracy.In general,exploiting spectral features effectively through a segmented-DBN process and spatial features through hyper-segmentation and integration of spectral and spatial features for HSI classification has a major effect on the performance of HSI classification.Experimental evaluation of the proposed technique on well-known HSI standard data sets with different contexts and resolutions establishes the efficacy of the proposed techniques, wherein the results are comparable to several recently proposed HSI classification techniques. 展开更多
关键词 HYPERSPECTRAL image CLASSIFICATION SEGMENTATION deep BELIEF network support vector machine
A Prediction Mode of Crop Canopy Nitrogen Hyperspectral Under Mode of"Cornfield Goose Breeding" 预览
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作者 Wang Shu-wen Ma Xin-yu +11 位作者 Guo Chun-fei Guo Yong-gang Zhang Yan Zhao Zhong-yuan Wang Chaofan Chen Xiao-liang Liu Jun Li Rui-xuan Li Si-jia Xu kun Gao Jia-ying Wang Run-tao 《东北农业大学学报:英文版》 CAS 2019年第2期75-86,共12页
The corn canopy taking in before and after grazing term in the production mode of"cornfield goose"was used as the research object.Hyperspectral techniques were used to analyze the spectral characteristics of... The corn canopy taking in before and after grazing term in the production mode of"cornfield goose"was used as the research object.Hyperspectral techniques were used to analyze the spectral characteristics of corn canopy leaves in different periods,and a full-band based Principal Component Regression model,Partial Least Squares Regression model and Support Vector Machine regression model were established to propose a fast,convenient and efficient hyperspectral imaging detection technique.The results showed that the nitrogen value of the grazing area was always lower than that of the control area,during the grazing period,the reflectance of the near-infrared spectrum increased,and the red edge position moved to the left.In terms of model establishment,the optimal model was obtained for different grazing periods.The positive set determining coefficient(Rc 2),the root-mean-square error correction(RMSEC),the prediction set decision coefficient(Rp 2)and the root-mean-square error prediction(RMSEP)were obtained by using SNV-BICA-PCA-PLS in the pre-grazing period.Their values were 0.9136,0.1750,0.8910 and 0.1052,respectively.The values of Rc 2,RMSEC,Rp 2 and RMSEP were 0.9006,0.0418,0.8508 and 0.1233,respectively,when they were obtained by using MSC-BICA-PCA-MSC in the post-grazing period.The research results provided support and help for the future"agriculture and animal husbandry integration"to optimize production management and establish a nitrogen nutrient balance model. 展开更多
关键词 HYPERSPECTRAL agriculture and animal HUSBANDRY integration NITROGEN CORN CANOPY
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倒伏胁迫下的玉米冠层结构特征变化与光谱响应解析 预览
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作者 束美艳 顾晓鹤 +5 位作者 孙林 朱金山 杨贵军 王延仓 孙乾 周龙飞 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2019年第11期3553-3559,共7页
倒伏胁迫是玉米生产中的主要灾害之一,严重影响玉米的产量、品质和机械收获能力。解析不同倒伏胁迫强度下玉米冠层结构变化规律及其光谱响应机理,是玉米倒伏灾情大范围遥感监测的基础。分别在玉米抽雄期、灌浆中期设置茎倒、茎折、根倒... 倒伏胁迫是玉米生产中的主要灾害之一,严重影响玉米的产量、品质和机械收获能力。解析不同倒伏胁迫强度下玉米冠层结构变化规律及其光谱响应机理,是玉米倒伏灾情大范围遥感监测的基础。分别在玉米抽雄期、灌浆中期设置茎倒、茎折、根倒3种强度的倒伏处理,基于田间多频次持续观测实验,分析生育期、倒伏类型对玉米冠层结构动态变化及其自我恢复能力的影响;采用传统光谱变换与连续小波变换方法对倒伏玉米冠层高光谱进行处理,选取叶面积密度(LAD)为玉米倒伏冠层结构特征指标,筛选叶面积密度最佳敏感波段和小波系数,基于随机森林法构建叶面积密度高光谱响应模型,利用未参与建模的实测样本验证模型精度,重点探讨小波分解尺度和光谱分辨率对LAD光谱响应能力的影响规律。研究结果表明:叶面积密度作为单位体积内叶面积总量的冠层结构表征指标,与倒伏胁迫强度具有较好的响应关系,灌浆期的倒伏玉米LAD普遍高于抽雄期,抽雄期LAD整体表现为茎折>根倒>茎倒>未倒伏,灌浆期LAD整体表现为根倒>茎折>茎倒>未倒伏;经连续小波变换后,玉米倒伏冠层光谱对玉米倒伏LAD的响应能力普遍优于传统光谱变换,随着小波分解尺度的增加,LAD与敏感波段的相关性越强,其中10尺度相关系数最高,达0.74;连续小波变换所构建的模型精度普遍优于传统光谱变换,其中由原始光谱小波变换后构建的LAD响应模型精度最高,检验样本的R2为0.811,RMSE为1.763,表明连续小波变换技术可凸显和利用冠层光谱中的细微信息。因此,叶面积密度可有效定量表征不同倒伏胁迫程度的玉米冠层结构变化特征,连续小波变换能有效提升冠层光谱对倒伏玉米结构变化的响应能力,基于随机森林法构建的倒伏玉米叶面积密度诊断模型具有较高的精度和稳定性,可为区域尺度的夏玉米倒伏灾情� 展开更多
关键词 玉米 倒伏 叶面积密度 高光谱 连续小波变换 随机森林
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高光谱-LiDAR多级融合城区地表覆盖分类
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作者 曹琼 马爱龙 +3 位作者 钟燕飞 赵济 赵贝 张良培 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第5期892-903,共12页
城市地区地表覆盖分类在城市研究中是一个十分重要的方向。遥感作为获取地物物理属性的一种重要技术手段,已初步应用于分类研究中。然而,随着城镇化的不断推进,城市内部地物类型越来越复杂,单一的遥感影像已无法满足城区地表覆盖分类中... 城市地区地表覆盖分类在城市研究中是一个十分重要的方向。遥感作为获取地物物理属性的一种重要技术手段,已初步应用于分类研究中。然而,随着城镇化的不断推进,城市内部地物类型越来越复杂,单一的遥感影像已无法满足城区地表覆盖分类中高精度的要求。高光谱影像和LiDAR数据能够分别表征地物的光谱信息及高程而被广泛应用。因此,根据两者之间互补的优势,本文提出了基于高光谱影像和LiDAR数据多级融合的城区地表覆盖分类方法。首先对两幅影像分别进行特征提取,将提取到的光谱、空间及高程信息进行层叠实现特征级融合。对得到的特征影像的所有像素点进行分类,然后利用LiDAR点云数据提取的建筑物掩膜,对非建筑物部分进行分类,再次实现特征级融合,以此改善建筑物区域与非建筑物区域的混淆。然后将未使用掩膜得到的分类结果与利用掩膜得到的分类结果进行投票实现决策级融合。最后利用条件随机场模型对分类结果进行后处理操作,达到平滑图像去除噪声点的目的。 展开更多
关键词 遥感 高光谱 LIDAR 数据融合 城区地表覆盖分类 多特征
低温冷冻和机械损伤条件下马铃薯高光谱图像特征响应特性研究 预览
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作者 邹志勇 吴向伟 +3 位作者 陈永明 别云波 王粒 林萍 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2019年第11期3571-3578,共8页
开展了低温冷冻和机械损伤条件下马铃薯高光谱图像特征响应特性研究。采用卓立汉光公司Image~λ“谱像”系列高光谱相机获取完好的、低温冷冻和机械损伤条件下的光谱波段范围为387~1 035nm的马铃薯高光谱图像;截取校正后的像素尺寸大小... 开展了低温冷冻和机械损伤条件下马铃薯高光谱图像特征响应特性研究。采用卓立汉光公司Image~λ“谱像”系列高光谱相机获取完好的、低温冷冻和机械损伤条件下的光谱波段范围为387~1 035nm的马铃薯高光谱图像;截取校正后的像素尺寸大小为60×60的马铃薯高光谱中部完好的图像并计算该区域平均反射率值;冻伤的马铃薯样本的反射光谱曲线在440,560和680nm附近有明显吸收峰;机械损伤样本在560和680nm附近有明显吸收峰,在680nm附近吸收峰谷值明显低于冻伤样本;完好的马铃薯样本反射光谱曲线相对较为平滑,在560和680nm附近未见明显吸收峰;撞伤样本在440,560和680nm附近存在吸收峰,而在410nm附近有一个明显的反射峰。四类马铃薯样本的反射光谱曲线特征峰值表现出一定的指纹特性,因而可以被用于后续品质特征检测分析使用。由于仪器或检测环境、光照强弱等因素影响,光谱数据中掺杂噪声,因此采用化学计量学预处理方法消除噪声的影响;随机选取70%的马铃薯四类样本的反射光谱作为训练数据,剩余的30%作为测试集;接着,利用极端梯度提升算法、类型提升算法和轻量梯度提升机算法来获取马铃薯高光谱图像的有效特征波谱,减少高维海量高光谱数据对后续品质分类模型的影响;最后,将提取到的有效特征波长构建马铃薯品质判别模型。在建立的分类模型中,使用的轻量梯度提升机+逻辑斯蒂回归达到最高的判别精度98.86%。该研究为将来高光谱图像成像技术在现代农业生产加工过程中马铃薯品质有效监测与控制提供理论基础和技术支撑。 展开更多
关键词 马铃薯 品质 高光谱 低温冷冻 机械损伤
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西双版纳普洱茶叶片生化参数高光谱估测模型研究 预览
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作者 谢福明 舒清态 +1 位作者 字李 吴荣 《西南林业大学学报》 CAS 北大核心 2019年第2期92-98,共7页
以西双版纳普洱茶为研究对象,利用ASD Field Spec 3地物光谱仪采集叶片高光谱数据,采用导数光谱分析技术对光谱数据进行处理,在实验室测定相应的茶氨酸和氮素含量,分析普洱茶叶片生化参数与原始光谱、光谱一阶微分、光谱对数一阶微分以... 以西双版纳普洱茶为研究对象,利用ASD Field Spec 3地物光谱仪采集叶片高光谱数据,采用导数光谱分析技术对光谱数据进行处理,在实验室测定相应的茶氨酸和氮素含量,分析普洱茶叶片生化参数与原始光谱、光谱一阶微分、光谱对数一阶微分以及高光谱特征变量间的相关性,并利用遗传算法优化的BP神经网络建立了茶氨酸含量和氮素含量的高光谱估测模型。结果表明:普洱茶叶片生化参数含量与高光谱原始反射率间相关性弱,但与光谱一阶微分、光谱对数一阶微分和高光谱特征变量在可见光、近红外波段范围内相关性较强;遗传算法优化下的BP神经网络模型对普洱茶叶片生化参数的估测精度优于普通BP神经网络模型,茶氨酸含量估测精度RMSE为0.21 mg/g,R^2为0.73,氮素含量估测精度RMSE为0.36 g/kg,R^2等于0.88。 展开更多
关键词 高光谱 普洱茶 生化参数 BP神经网络 遗传算法
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基于分数阶微分的春小麦叶绿素含量高光谱估算 预览
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作者 茹克亚·萨吾提 阿不都艾尼·阿不里 +4 位作者 尼加提·卡斯木 李虎 吾木提·艾山江 亚森江·喀哈尔 李晓航 《麦类作物学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第6期738-746,共9页
为提高农作物叶片叶绿素含量高光谱估算的准确度,以阜康农作物试验地为研究靶区,测定了165个采样点的春小麦叶片叶绿素含量和叶片光谱反射率,运用分数阶微分算法进行光谱预处理,最后运用偏最小二乘法(PLSR)建立叶绿素含量估算模型。结... 为提高农作物叶片叶绿素含量高光谱估算的准确度,以阜康农作物试验地为研究靶区,测定了165个采样点的春小麦叶片叶绿素含量和叶片光谱反射率,运用分数阶微分算法进行光谱预处理,最后运用偏最小二乘法(PLSR)建立叶绿素含量估算模型。结果表明,对数学变换(√R、lgR、1/lgR、1/R)的光谱及原始光谱(R)的数据进行0~2阶分数阶微分预处理时,通过0.01水平显著性检验的波段数量明显增加,且光谱数据经4种数学变换后均在1.2阶微分与小麦叶绿素含量有较高的相关性。1.2阶微分处理后,对叶绿素含量的敏感波段数量表现为√R>lg^R>1/R>1/lg^R>R。利用对数变换和1.2阶微分计算的植被指数(NDVI、DVI、RVI、MSR705、MSR670,800、CI)建立的PLSR模型的估算精度最优,其预测的相对误差、决定系数和平方根差分别为2.17、0.87和0.243mg·g^-1,可作为小麦叶片叶绿素含量的最佳估算模型,也说明对光谱数据进行数学转换和分数阶微分处理可显著提高春小麦叶绿素含量的估算精度。 展开更多
关键词 高光谱 分数阶微分 叶绿素含量 春小麦
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基于波段选择改进的高光谱端元提取方法 预览
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作者 严阳 华文深 +2 位作者 张炎 崔子浩 刘恂 《激光技术》 CAS CSCD 北大核心 2019年第4期574-578,共5页
为了解决传统N-FINDR算法降维时破坏像元光谱曲线的物理意义这个问题,采用波段选择方法中的最佳指数法代替特征提取,改进N-FINDR算法的降维方式;利用模拟和真实高光谱数据进行实验,分别用改进的N-FINDR算法与其它两种算法提取端元,并用... 为了解决传统N-FINDR算法降维时破坏像元光谱曲线的物理意义这个问题,采用波段选择方法中的最佳指数法代替特征提取,改进N-FINDR算法的降维方式;利用模拟和真实高光谱数据进行实验,分别用改进的N-FINDR算法与其它两种算法提取端元,并用全约束最小二乘法解混.结果表明,改进的N-FINDR算法的解混精度更高,用时更少.用波段选择代替特征提取改进降维方式,保留了光谱曲线的物理意义,在N-FINDR算法中是可行的. 展开更多
关键词 光谱学 高光谱 端元提取 波段选择 最佳指数法
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Feasibility of hyperspectral analysis for discrimination of rabbit liver VX2 tumor 预览
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作者 Feng Duan Jing Yuan +6 位作者 Xuan Liu Li Cui Yan-Hua Bai Xiao-Hui Li Huang-Rong Xu Chen-Yang Liu Wei-Xing Yu 《世界胃肠肿瘤学杂志:英文版(电子版)》 CAS 2019年第1期1-8,共8页
BACKGROUND Hepatocellular carcinoma is one of the most common malignant tumors worldwide. Currently, the most accurate diagnosis imaging modality for hepatocellular carcinoma is enhanced magnetic resonance imaging. Ho... BACKGROUND Hepatocellular carcinoma is one of the most common malignant tumors worldwide. Currently, the most accurate diagnosis imaging modality for hepatocellular carcinoma is enhanced magnetic resonance imaging. However, it is still difficult to distinguish cirrhosis lesions, and novel diagnosis modalities are still needed. AIM To investigate the feasibility of hyperspectral analysis for discrimination of rabbit liver VX2 tumor. METHODS In this study, a rabbit liver VX2 tumor model was established. After laparotomy, under direct view, VX2 tumor tissue and normal liver tissue were subjected to hyperspectral analysis. RESULTS The spectral signature of the liver tumor was clearly distinguishable from that of the normal tissue, simply from the original spectral curves. Specifically, two absorption peaks at 600-900 nm wavelength in normal tissue disappeared but a new reflection peak appeared in the tumor. The average optical reflection at the whole waveband of 400-1800 nm in liver tumor was higher than that of the normal tissue. CONCLUSION Hyperspectral analysis can differentiate rabbit VX2 tumors. Further research will continue to perform hyperspectral imaging to obtain more information for differentiation of liver cancer from normal tissue. 展开更多
关键词 HYPERSPECTRAL analysis VX2 tumor Liver cancer Diagnosis ANIMAL experiment
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基于图像增强的高湿度环境下野生二粒小麦籽粒硬度检测方法 预览
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作者 刘定操 《现代食品科技》 EI CAS 北大核心 2019年第11期293-299,共7页
为有效检测高湿度环境下谷类籽粒硬度,以某谷类食品加工厂生产的野生二粒小麦为试验对象,采用高光谱图像成像系统获取野生二粒小麦高光谱图像,通过基于匹配思想的自适应消噪方法(PLS)去除野生二粒小麦高光谱图像的带状噪声,增强高湿度... 为有效检测高湿度环境下谷类籽粒硬度,以某谷类食品加工厂生产的野生二粒小麦为试验对象,采用高光谱图像成像系统获取野生二粒小麦高光谱图像,通过基于匹配思想的自适应消噪方法(PLS)去除野生二粒小麦高光谱图像的带状噪声,增强高湿度环境下野生二粒小麦高光谱图像质量,在此基础上,将野生二粒小麦光谱数据的平均值作为光谱数据,构建高湿度环境下野生二粒小麦籽粒硬度预测模型,实现对高湿度环境下谷类籽粒硬度的准确检测。仿真试验结果表明,当加工环境湿度为55%时,本文方法检测野生二粒小麦籽粒硬度值平均结果为1745 g,与标准红外检测方法得到的结果差值仅有3 g;当环境湿度提高到75%时,本文方法检测结果为1712 g,与标准红外检测方法相差42 g,本文方法检测野生二粒小麦籽粒硬度结果精度高,优于声振频带幅值特性法,是一种高精度的高湿度环境谷类籽粒硬度检测方法。 展开更多
关键词 图像增强 高湿度环境 谷类籽粒 硬度检测 高光谱
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无人机载高光谱成像设备研究及应用进展
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作者 李月 杨灿坤 +1 位作者 周春平 苏俊杰 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2019年第9期1-6,17共7页
无人机载高光谱成像设备因其机动灵活、操作简单等优点,被应用于诸多研究领域,具有广泛的发展前景。本文对当前无人机载高光谱成像设备的相关研究进展进行了系统的总结和评述。首先,基于高光谱成像仪的发展过程阐述了无人机载高光谱成... 无人机载高光谱成像设备因其机动灵活、操作简单等优点,被应用于诸多研究领域,具有广泛的发展前景。本文对当前无人机载高光谱成像设备的相关研究进展进行了系统的总结和评述。首先,基于高光谱成像仪的发展过程阐述了无人机载高光谱成像设备在数据获取中的显著优势;其次,从成像方式和研究现状方面指出了目前无人机载高光谱成像设备影像幅宽窄、成本高和国产化水平低的问题,并介绍了基于无人机高光谱成像设备的最新应用研究成果,针对当前的设备缺点提出解决方案;最后,指出了无人机载高光谱成像设备的未来发展趋势。本文可为无人机载高光谱成像设备的研制提供一定的借鉴和参考,也可为基于无人机载高光谱成像设备的应用提供一定帮助。 展开更多
关键词 无人机 高光谱 遥感 成像设备 成像方式
地基Headwall高谱影像大气校正方法 预览
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作者 吴晓明 《空间科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第4期537-543,共7页
遥感影像大气校正是定量遥感研究的前提与难点之一.大气校正有多种方法和模型.本文研究了目前常用的大气校正方法,包括FLAASH模型、6S模型、ELC方法和QUAC方法,并应用这几种方法对Headwall野外高光谱成像仪获取的高光谱影像进行大气校正... 遥感影像大气校正是定量遥感研究的前提与难点之一.大气校正有多种方法和模型.本文研究了目前常用的大气校正方法,包括FLAASH模型、6S模型、ELC方法和QUAC方法,并应用这几种方法对Headwall野外高光谱成像仪获取的高光谱影像进行大气校正.通过对4种典型地物的表观反射率、校正后反射率以及实测反射率进行对比分析,发现4种模型均能有效去除大气的影响,能够较好地恢复地物光谱的典型特征.相对于其他3种大气校正方法,经验线性法对地基Headwall高光谱影像校正效果最好. 展开更多
关键词 高光谱 大气校正 FLAASH模型 6S模型 经验线性法
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不同盖度下伊犁绢蒿荒漠草地光谱特征及盖度反演精度研究 预览
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作者 王惠宁 靳瑰丽 +2 位作者 范燕敏 魏秀红 韩万强 《中国草地学报》 CSCD 北大核心 2019年第2期51-57,共7页
基于覆盖度变化影响地面光谱特征以及导致反演精度不高的问题,本研究借助SVCHR-768便携式光谱仪,于4月28日对伊犁绢蒿荒漠草地群落特征、地面光谱进行测定,研究在18~30%、31~40%、41%~50%、51%~60%4个覆盖度下群落冠层光谱变化特征,进... 基于覆盖度变化影响地面光谱特征以及导致反演精度不高的问题,本研究借助SVCHR-768便携式光谱仪,于4月28日对伊犁绢蒿荒漠草地群落特征、地面光谱进行测定,研究在18~30%、31~40%、41%~50%、51%~60%4个覆盖度下群落冠层光谱变化特征,进而采用光谱波段,NDVI、RVI、DVI和SAVI对其进行反演。结果表明:(1)植物反射光谱随群落覆盖度的增加而降低。(2)覆盖度和反射率成负相关,可见光波段的相关系数与覆盖度无明显规律,近红外的部分波段内,覆盖度越大,相关系数越大。(3)采用相关性较大的单一波段进行反演时,覆盖度越大,反演精度越好;当覆盖度<30%,DVI反演精度最高;而当覆盖度>30%,SAVI对覆盖度的反演精度最好。 展开更多
关键词 伊犁绢蒿荒漠 植被覆盖度 高光谱 反演
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国外高光谱遥感载荷发展分析 预览
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作者 陈培永 王燕 《飞控与探测》 2019年第2期10-17,共8页
高光谱遥感是当前遥感领域发展的前沿。首先介绍了高光谱遥感的成像原理、典型成像方式及主要特点等基础理论,之后从机载和星载两个方面,系统梳理了美国、加拿大、欧洲、日本等主要国家高光谱遥感载荷的发展现状,分析了相关载荷的主要... 高光谱遥感是当前遥感领域发展的前沿。首先介绍了高光谱遥感的成像原理、典型成像方式及主要特点等基础理论,之后从机载和星载两个方面,系统梳理了美国、加拿大、欧洲、日本等主要国家高光谱遥感载荷的发展现状,分析了相关载荷的主要性能指标(以空间分辨率、频谱分辨率等为代表),总结、归纳了高光谱遥感在民商用、国防安全及行星探测三个领域中的应用情况,最后从提升分辨率、优化探测模式及实现小型化三个方面,总结了高光谱遥感载荷的发展趋势。 展开更多
关键词 高光谱 遥感载荷 机载 星载 发展现状 发展趋势
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加入高程因子的航空高光谱影像大气辐射校正 预览
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作者 伊丕源 李瀚波 +5 位作者 童鹏 赵英俊 张川 田丰 车永飞 吴文欢 《国土资源遥感》 CSCD 北大核心 2019年第2期66-72,共7页
地形效应是影响遥感定量分析的主要障碍之一。尤其对于航空高光谱遥感而言,其地形效应更为显著,地形高程、角度带来的影响都不可忽略。基于青海雪鞍山地区的CASI高光谱影像和LiDAR地形数据,开展地形高程变化对航空高光谱遥感的影响研究... 地形效应是影响遥感定量分析的主要障碍之一。尤其对于航空高光谱遥感而言,其地形效应更为显著,地形高程、角度带来的影响都不可忽略。基于青海雪鞍山地区的CASI高光谱影像和LiDAR地形数据,开展地形高程变化对航空高光谱遥感的影响研究。在假定每一个高程点为水平朗伯体的前提下,首先,基于MODTRAN软件模拟计算不同高程对应的大气上行辐射、地物至传感器之间的大气透过率、大气半球反照率和下行总辐射,进行地形高程变化对4个参量的影响分析;然后,设计实现了加入高程因子的大气辐射校正,完成了测区航空高光谱影像的反射率反演计算;最后,与FLAASH大气校正的反射率结果进行比较,发现同类地物的反射率曲线在谱形方面接近,但反射率数值存在差异,尤其是FLAASH大气校正结果中短波波段甚至出现负值,无疑是错误的。实验表明,高程因子的变化对山地航空高光谱影像成像过程的影响不可忽略,要实现精确的航空高光谱影像大气辐射校正必须消除其影响。 展开更多
关键词 地形效应 高程 高光谱 大气辐射校正
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