高光谱
- 基于机器学习的油菜叶片水分含量高光谱估测
，利用油菜叶片高光谱建模反演油菜叶片含水率能准确监测油菜叶片含水率，可为精准农业水分管理提供理论参考。关键词：油菜；叶片含水量；高光谱；机器学习doi：10.13304/j.nykjdb.2022.0977中图分类号：S126 文献标志码：A 文章编号：10080864（2024）05011010油菜是我国主要的经济作物，也是我国播种面积和产量最大的油料作物，发展油菜生产对保障中国食用油安全具有重要意义[1]。我国油菜主产区位于长江流域及云贵高原，这些地区
中国农业科技导报 2024年5期2024-07-01
- 棉花全生长周期机载高光谱正射影像数据集构建
测样本数据集。高光谱影像具有丰富的光谱特征和空间特征，被广泛用于生化参量反演、病虫害监测、长势评估与产量预测。为此，本文构建了面向棉花全生长周期的机载高光谱成像数据集（Airborne hyperspectral imaging dataset for the full growth cycle of cotton，AHS-FGCC）。方法 基于大疆M600 Pro无人机搭载Rikola高光谱成像仪，以100 m航高获取同一区域同一棉花品种苗期、苗后期、蕾
石河子大学学报（自然科学版） 2023年3期2024-01-03
- 森林可燃物含水特征的高光谱探测与估算研究
徐剑摘要 利用高光谱探测反演地物特征是一种全新光谱探测技术。分析了近年来森林可燃物含水量的光谱探测研究进展，探讨了可燃物水分参数的关键指标等效水厚度（EWT）和可燃物含水率（FMC），以及基于高光谱探测的实验分析方法，并讨论了可燃物水分参数指标计算的估算模型。以期为森林可燃物含水特征研究提供更加便捷有效的技术方法和理论依据，从而促进全球气候变暖背景下林火预测预报与森林可燃物火险等级划分工作的进一步发展。关键词 高光谱；森林可燃物；含水率中图分类号：S762
农业灾害研究 2023年2期2023-06-07
- 佛手瓜叶片光谱特征与SPAD值估算模型研究
算模型，为实现高光谱技术监测佛手瓜叶片叶绿素含量变化提供参考依据。利用SPAD-502 PLUS叶绿素仪同步测定佛手瓜叶片的SPAD值，以Field Spec 3地物光谱仪采集佛手瓜叶片光谱数据。对原始光谱去噪处理后经一阶微分变换、倒数对数变换和倒数对数的一阶微分变换提取其特征波段，然后利用红边及绿峰位置构建了SPAD值的预测模型，并采用决定系数（R2）、均方根误差（RMSE）和相对误差（RE）对模型进行精度评价。结果表明，在400～1 000 nm波长范
江苏农业科学 2023年9期2023-06-04
- 连续投影算法和模拟退火算法在苹果品种分类模型中的分析
词：机器学习;高光谱;苹果;光谱预处理中图分类号 S66 文献标识码 A 文章编号 1007-7731（2022）10-0052-03Analysis of Continuous Projection Algorithm and Simulation Annealing Algorithm in Apple Variety Classification ModelLIU Jiucai GAO Yang（College of Informatio
安徽农学通报 2022年10期2022-06-30
- 快速鲁棒高光谱目标跟踪算法
化等问题，利用高光谱视频包含的二维空域信息和丰富的一维频谱信息，提出一种快速鲁棒目标跟踪算法FRHT。首先，在传统的空域注意力机制上基于高光谱数据的特点引入频谱注意力机制，设计了相关滤波框架下自适应更新学习的跟踪器; 其次，手工设计高光谱运动目标特征以加快跟踪器运算速度; 最后，提出一种运动目标异常检测机制，以增强跟踪器对各种干扰的鲁棒性。仿真结果表明，在高光谱数据集上，跟踪器FRHT的速度和精度显著优于KCF，SAMF和CSR-DCF等传统跟踪算法，精度
航空兵器 2022年2期2022-05-18
- 基于显微高光谱图像的双孢蘑菇疣孢霉菌厚垣孢子目标检测
断方法，将显微高光谱成像技术应用于双孢蘑菇疣孢霉病早期检测研究。首先借助神经网络强大的非线性学习能力，采用基于注意力机制和稀疏自编码器重建网络的BS-Net-FC算法对厚垣孢子显微高光谱图像波段选择，并提出基于厚垣孢子目标形态特异性的MTCEM算法检测厚垣孢子目标，结果显示波段选择算法保证波段子集的信息量同时有效降低了冗余波段，在波段数为17的波段子集上MTCEM算法AUC达到最佳为0.8785。本方法能够有效减少数据冗余以及对厚垣孢子目标检测效果良好，为
福建农业科技 2022年2期2022-04-27
- 基于改进U-Net的高光谱农林植被分类方法
鹏摘 要：針对高光谱图像中的“同谱异物”和“同物异谱”现象导致传统机器学习方法难以精确区分，以及深度学习模型处理高维遥感数据耗时较长的问题，本文以河北省雄安新区雄县雄州镇马蹄湾村19种土地覆被类型（农林植被为主）为研究对象，提出一种基于改进U-Net的高光谱农林植被分类方法。该方法以U-Net为基础框架，首先利用主成分分析（Principal Component Analysis， PCA）提取主要光谱波段，降低光谱冗余度;然后提出特征提取模块，该模块使用
森林工程 2022年1期2022-04-26
- 多频段隐身材料的研究现状与进展
雷达、可见光、高光谱和红外隐身材料的优势与不足，分析了现阶段各种兼容隐身材料的发展新需求；综述了目前雷达与红外、可见光与红外、高光谱与红外、多频段兼容隐身材料的作用机理以及研究现状，并指出了未来多频谱隐身材料的发展方向。随着材料研究的不断深入以及相关机理的突破，多频谱隐身材料将会成为支撑我国军事地位的重要力量。关键词：多频段隐身材料；雷达；红外；可见光；高光谱中图分类号：TB39文献标识码：ADOI：10.19452/j.issn1007-5453.202
航空科学技术 2022年1期2022-03-11
- 基于无人机多光谱与地面高光谱遥感的土壤主要养分含量估测
。通过多光谱与高光谱遥感结合技术，对山原红壤主要养分含量的高光谱特性进行了研究分析，研究了土壤主要养分含量的多高光谱特性、筛选出了各养分含量的特征波段。而后，通过多光谱波段变换、植被指数合成、构建高光谱土壤指数，与山原红壤主要养分含量进行了相关分析。通过分析得出，多光谱拟合模型效果整体不佳，仅钾元素与合成光谱存在相关性，拟合模型R2大于0.5，有良好的拟合意义。高光谱指数相关性及拟合模型效果较多光谱都有所提升。其中，支持向量机拟合模型效果最佳，R2均在0.
江苏农业科学 2022年2期2022-02-15
- 基于实测高光谱数据的校园植被识别
部分。该文应用高光谱遥感设备对中国矿业大学（北京）学院路校区20种典型植被的反射光谱数据进行采集并对反射光谱基本特征、光谱时序变化、相关植被指数以及低通滤波变换进行分析，研究结论：（1）植被反射光谱基本特征相似，紫叶李在可见光波段的波峰位置存在偏移，八宝和黄杨的反射率波形特征明显;（2）植被反射率时序变化与物候规律较为一致，地毯草和果树类存在偏差;（3）银杏、紫叶李、刚竹、木槿、忍冬、石榴和八宝的NDVI特征明显，悬铃树、槭树、刚竹、柏树、叉子圆柏、山桃、
科技资讯 2021年29期2021-12-31
- 菜油兼用型油菜籽粒油酸含量的高光谱模型构建
薹情况，为实现高光谱反演籽粒油酸含量提供理论指导。【方法】使用FieldSpec 3地物光谱仪采集油菜盛花期叶片光谱数据，采用Agilent GC-MS 7980B气相色谱仪分析摘薹和未摘薹处理的籽粒油酸含量，比较2组处理的平均原始光谱反射率特征，及其油菜叶片原始及一阶微分光谱反射率与籽粒油酸含量相关性，在此基础上构建基于原始光谱特征波长的支持向量机（SVM）判别模型、基于光谱参数的油酸含量二项式模型、基于一阶微分光谱特征波长的油酸含量多元线性逐步回归（M
南方农业学报 2021年6期2021-10-09
- 基于高光谱技术检测香水梨硬度的研究
于可见—近红外高光谱（Visible Near Infrared Reflectio，Vis-NIR）成像技术对150个香水梨进行光谱数据采集。将样本划分后，采用卷积平滑（Savitzky-Golay，S-G）、归一化（Normalize）和标准正态变换（Standard Normal Variate，SNV）3种方法对原始光谱进行预处理，利用竞争性自适应加权算法（Competitive Adaptive Reweighted Sampling，CARs）
食品安全导刊 2021年7期2021-09-05
- 桂北岩溶区与非岩溶区植物叶片含水率高光谱反演
植物叶片含水率高光谱反演模型对准确评价岩溶和非岩溶植被生态功能具有重要意义。该文以我国西南典型区域内岩溶区与非岩溶区共17种植物694个样品为研究对象，同步测量叶片含水率和反射光谱，采用单波段、差值型、比值型、归一化型等四类光谱指数模型，对反射光谱及一阶导数光谱进行全波段搜索分析。结果表明：光谱指数D2048-D1733的建模与验证结果均最好，为岩溶植物叶片含水率的最佳估计光谱指数;对于非岩溶植物，光谱指数D2356/D1885和（D2356-D1885）
广西植物 2021年6期2021-08-16
- 桂北岩溶区与非岩溶区植物叶片含水率高光谱反演
植物叶片含水率高光谱反演模型对准确评价岩溶和非岩溶植被生态功能具有重要意义。该文以我国西南典型区域内岩溶区与非岩溶区共17种植物694个样品为研究对象，同步测量叶片含水率和反射光谱，采用单波段、差值型、比值型、归一化型等四类光谱指数模型，对反射光谱及一阶导数光谱进行全波段搜索分析。结果表明：光谱指数D2048-D1733的建模与验证结果均最好，为岩溶植物叶片含水率的最佳估计光谱指数;对于非岩溶植物，光谱指数D2356/D1885和（D2356-D1885）
广西植物 2021年5期2021-07-19
- 高光谱遥感影像分类方法探析
胡勇摘 要：高光谱遥感影像的分类问题是目标检测和识别的基础，深入研究高光谱遥感影像的数据特性对于去除噪声等干扰因素、实现准确解译并进行后续分析具有重要的意义。本文分析了高光谱遥感影像分类研究现状，重点论述了高光谱遥感影像的分类方法、分类流程、分类结果的评价方法，希望能和广大同行共同探讨。关键词：高光谱;遥感影像;分类1引言近年来，遥感技术作为一种准确、客观、及时获取地球表面宏观信息的技术手段，在城市规划建设、土地利用监测、农林业以及自然灾害预报等方面越来
装备维修技术 2021年51期2021-07-01
- 基于土壤光谱特性的土壤类型区分研究
键词：多光谱;高光谱;植被指数;主成分分析;土壤类型区分中图分类号： S127;S151.9 文献标志码： A 文章编号：1002-1302（2021）10-0207-06土壤作为农业生产的基础，是一种至关重要的自然资源，快速准确地对土壤进行区分，可以加快土地利用规划等工作的进度。随着光谱技术的快速发展，众多学者尝试利用光谱技术对土壤进行类别划分[1]。如Stoner等将美国和巴西的485个土壤样本的反射光谱曲线分为5种类型：有机质控制型、最小改变型、
江苏农业科学 2021年10期2021-07-01
- 基于偏最小二乘与随机森林的土壤盐含量反演研究
首先对采集到的高光谱土壤图像进行分割处理提取出土壤在400～1 000 nm的原始反射光谱，其次对原始反射光谱进行4种光谱变换（一阶微分、多元散射校正的一阶微分、SG平滑去噪的一阶微分、对数的一阶微分），并与土壤的实测盐分量进行相关性分析（CA），利用相关系数选取敏感波段，最后建立偏最小二乘与随机森林结合的回归反演模型。结果表明，与偏最小二乘回归、随机森林回归单独建模相比，2种模型结合后的预测精度有明显的改善。光谱经过对数的一阶微分变换建立的PLSR-RF
安徽农业科学 2021年8期2021-05-11
- 不同水分管理和遮阴下水稻株高及成熟期高光谱估算
、成熟期及冠层高光谱特征的影响，通过相关性分析、线性与非线性回归等统计方法，构建水稻株高和成熟期高光谱估算模型。水分管理设2个水平，节水灌溉（W，无水层）与常规灌溉（F，水深5 cm）;遮阴处理设3个水平，对照（CK，无遮光）、轻度遮阴（S1，单层遮光）和重度遮阴（S2，双层遮光）。结果表明，遮阴处理下，节水灌溉对水稻株高有抑制作用。水稻株高与冠层光谱反射率在近红外波段最为敏感，呈极显著正相关关系（P关键词：水分管理;遮阴;株高;成熟期;高光谱太阳辐射是维
江苏农业科学 2021年3期2021-04-29
- 机器学习在土壤无机碳高光谱反演模型中的应用进展
挥着重要作用。高光谱数据具有维度大、强冗余性等特点，不利于土壤无机碳快速反演建模，而使用机器学习方法可实现对土壤无机碳的快速、高效测定。该文综述了利用机器学习方法对土壤无机碳高光谱反演建模的研究现状，以期为土壤无机碳在全球碳循环中的研究提供参考。关键词：机器学习;土壤无机碳;高光谱;反演模型;应用进展中图分类号 S153.6+1文献标识码 A文章编号 1007-7731（2021）04-0108-04Abstract： As the second larg
安徽农学通报 2021年4期2021-03-24
- 高光谱技术在苹果品质检测中的应用
王家硕摘 要：高光谱技术作为新一代的光电无损检测技术，广泛应用于农产品快速无损品质检测。高光谱技术在苹果品质检测方面主要有2个方向，结合化学计量学方法进行苹果内部品质检测以及结合机器视觉进行苹果损伤、病害等外部指标的外部品质检测。该文介绍了高光谱技术在苹果品质检测中的应用，提出了高光谱技术在苹果品质检测中存在的问题。关键词：高光谱;苹果;内外部品质;无损检测中图分类号 TS255.7文献标识码 A文章编号 1007-7731（2021）01-0132-02
安徽农学通报 2021年1期2021-02-07
- 基于高光谱成像技术的稻谷中霉菌定量检测及模型建立
用可见/近红外高光谱成像技术，并结合主成分分析（principal component analysis， PCA），利用偏最小二乘回归PLSR算法，构建稻谷储藏过程中典型霉菌（黄曲霉、黑曲霉与杂色曲霉）污染的无损检测方法。结果表明：稻谷分别接种3种霉菌后，黄曲霉菌繁殖速率最快，对比霉变过程下稻谷在400～1 000 nm波段信号发现，光谱反射率随霉变时间延长关联下降，其中黑曲霉对应的光谱信号变化幅度最为明显；结合PCA结果，不同霉变阶段性下稻谷光谱信号存
粮食科技与经济 2021年5期2021-01-16
- 高光谱遥感反演土壤重金属的研究进展
快速调查要求。高光谱遥感影像主要是空间分辨率、光谱带数多和强烈的连续性等优势，为了提高定量预测的准确性，传统的分析方法正在被遥感反演的方法取而代之。关键词：土壤重金属;高光谱;光谱数据预处理;定量估算模型;空间分布1 土壤重金属的危害及调查方法土壤是地球上自然环境中生态系统发展必不可少的物质基础，人类的生产生活也与土壤密不可分。由于人类的活动使土壤的理化性质和环境发生比较大的变化[1]。土壤是生态系统中的重要组成部分，它具有一定的自我净化能力，能够改善地下
名城绘 2020年9期2020-12-14
- 基于无人机高光谱遥感数据的冬小麦生物量估算
型应用于无人机高光谱影像中，验证模型的可行性。结果表明，利用单个植被指数或红边参数构建的估算模型在孕穗期、开花期和灌浆期估算精度最高的植被指数分别是归一化植被指数（NDVI）、简单比值指数（SR）和增强型土壤调节植被指数（MSAVI），精度最高的红边参数分别为红边振幅/最小振幅、红边振幅和红边振幅;通过MLR分别以植被指数、红边参数和植被指数结合红边参数为因子构建的模型MLR+VI、MLR+REPS与MLR+VI+REPS效果优于单个植被指数或红边参数建立
江苏农业学报 2020年5期2020-12-09
- 贮藏大米中霉菌菌落总数的高光谱检测研究
菌落总数，拟用高光谱图像技术实现无损检测。[方法]采用SG-SNV detrending的方式对原始光谱数据预处理，去除基线散射，平滑光谱曲线;然后分别利用SPA算法和CARS算法选取反映大米霉菌菌落总数特性的特征波长组合，最后采用SVR方法分别在全光谱数据和2种特征光谱数据的基础上建立预测模型，对比分析各SVR模型的预测效果。[结果]基于CARS特征选择的模型（CARS-SVR）预测效果优于基于全光谱数据的SVR模型和基于SPA特征选择的模型（SPA-S
安徽农业科学 2020年19期2020-11-02
- 基于高光谱数据的水域叶绿素a浓度(Chl-a)反演研究
水体参数反演;高光谱;大气校正;叶绿素a浓度（Chl-a）1引言人类的生命活动离不开水，随着科技的发展，水體的承载压力越来越大，当污染物超过了水体的自净能力时，便产生了水体污染各类水体由于靠近人类聚集地，通常会有各类污染物流入，致使水体易趋于富营养化藻类以及浮游生物利用这些营养物质过量繁殖生长，使得水体中的溶解氧不断减少，令水质逐渐变差叶绿素作为藻类等水生植物关键的组成部分，其浓度的大小可以用于判断水体是否富营养化。本研究以太湖水域为研究区，通过2009年
科学与财富 2020年19期2020-10-20
- 高光谱分类方法及应用研究进展
阳昌霞摘要：高光谱遥感技术是近年来遥感技术研究热点。文章从高光谱在岩性提取、农业遥感、水环境监测等方面进行应用进展的综述;并从针对高光谱影像的改进分类方法进行综述，并列举了一些改进分类方法。从而系统的对高光谱分类方法现状以及应用现状进行阐述。关键词：高光谱;分类方法;遥感高光谱遥感技术是近年来迅速发展起来的一种对地观测的技术，是国内外研究的技术热点，与微波遥感一起被认为是未来遥感的发展方向。高光谱影像具有“图谱合一”的显著优势和特征，正是这一特征得到了许多
商业2.0-市场与监管 2020年2期2020-09-10
- 基于光谱分析的牛肉干鉴别方法研究报告
实验材料，通过高光谱测量技术对其光谱数据进行采集，并对不同品牌的牛肉干进行光谱分析和对比，设计了一种能以高光谱分析技术检测牛肉干是否掺入牛肉膏、苏丹红等添加剂的方案;接着在实验中采用光谱角匹配Spectral angle map（SAM）方法，光谱特征匹配方法Spectral Feature Fitting和二进制编码（Binary coding）综合投票的方式来鉴别牛肉干的品牌。实验结果表明，所提出的方法是一种能简便鉴别不同品牌牛肉干的方案，具有较好的实
科技风 2020年21期2020-08-27
- 基于连续小波变换的冬小麦叶片最大净光合速率遥感估算
几种植被指数与高光谱数据对最大净光合速率的估算结果发现，植被指数对小麦叶片Amax的解释能力较低，无法对光合能力作出正确且精确的估算。基于连续小波变换方法对冬小麦叶片Amax的估算精度较高，可以作为预估冬小麦生长状况、产量的依据。关键词：连续小波变换;最大净光合速率;植被指数;高光谱中图分类号：S512文献标识码：A文章编号：1000-4440（2020）03-0544-09Remote sensing estimation of maximum net
江苏农业学报 2020年3期2020-07-23
- 水稻叶片SPAD值的高光谱估算模型
片SPAD值的高光谱精确估算模型，为进一步提高高光谱对水稻SPAD值反演估算精度提供参考依据。【方法】利用SPAD-502型叶绿素测定仪测量水稻叶片SPAD值，以FieldSpec 4光谱仪采集水稻叶片光谱数据。通过分析光谱植被指数、位置参数与SPAD值的相关性，构建4个水稻叶片SPAD值高光谱估测模型，即逐步多元线性回归（SMLR）模型、支持向量机回归（SVR）模型、基于主成分分析的支持向量机回归（PCA+SVR）模型和以逐步多元线性回归确定最佳参数的支
南方农业学报 2020年5期2020-07-07
- 基于近地光谱特征的玉米田间杂草识别研究
靠性，且证明了高光谱在杂草的识别方向具有一定的应用价值，该研究结果为田间杂草识别及光谱传感器提供了参考。关键词：杂草识别;光谱技术;高光谱;玉米中图分类号：S127 文献标志码： A文章编号：1002-1302（2020）08-0242-05收稿日期：2018-11-08基金项目：海南省自然科学基金青年基金（编号：419QN280）;海南耕地改良关键技术研究与示范专项（编号：HNGDzy2015）;中国热带农业科学院橡胶研究所基本业务费专项（编号：RRI-
江苏农业科学 2020年8期2020-06-01
- 华南地区土壤有机质含量高光谱反演
换的同时将土壤高光谱数据进行多种数据变换处理，筛选出与土壤有机质含量倒数变换后相关性最高的光谱指标，最后构建了土壤有机质含量高光谱反演的最佳模型，实现对土壤有机质含量的反演。结果表明：估算土壤有机质含量的最佳光谱指标为反射率一阶微分波段组合R（587，126*R（734，049）*R（1 095，892），相关系数为0.769;在此基础上构建的土壤有机质含量高光谱反演模型最佳（Y=5×1016x3-5×1010x2+59 471.000 0x+0.101
江苏农业学报 2020年2期2020-05-27
- K均值算法结合连续投影算法应用于土壤速效钾含量的高光谱分析
壤速效钾含量的高光谱定量预测分析过程中，光谱数据维数高、冗余度较大等问题，提出了一种结合K均值算法（K-means）和连续投影算法（SPA）的高光谱特征波段选择方法。该算法首先将全波段数据分别根据不同的距离度量进行K-means聚类分析，之后对聚类后的每个波段簇分别使用SPA法提取其中的特征波段。对全波段组合、传统SPA法提取的特征波段组合以及结合K-means聚类与SPA法提取的特征波段组合分别建立土壤速效钾含量的BP神经网络预测模型，通过对比模型预测效
江苏农业学报 2020年2期2020-05-27
- 高光谱图像处理技术的前沿技术和发展趋势
凡春摘要：随着高光谱遥感在对地观测方面的应用越来越广泛，高光谱遥感探测技术的核心技术—高光谱图像处理技术得到了研究者极大地关注，高光谱图像一般是研究分辨率在数量级范围区间的光谱图像。通过将高光谱的传感器装配在相应的空间仪器上，在电磁波谱观测区域内，对目标区域内数量不等的连续而细分的不同光谱波段同时成像，使得地表的图像和光谱信息可以同时获取，第一次实现了光谱与图像的统一。关键词：高光谱;图像处理技术;发展引言：在我国航空航天业快步发展的大背景下，遥感图像在空
中国新通信 2020年1期2020-05-25
- 高光谱图像处理技术的前沿技术和发展趋势
春摘 要：随着高光谱遥感在对地观测方面的应用越来越广泛，高光谱遥感探测技术的核心技术—高光谱图像处理技术得到了研究者极大地关注，高光谱图像一般是研究分辨率在数量级范围区间的光谱图像。通过将高光谱的传感器装配在相应的空间仪器上，在电磁波谱观测区域内，对目标区域内数量不等的连续而细分的不同光谱波段同时成像，使得地表的图像和光谱信息可以同时获取，第一次实现了光谱与图像的统一。关键词：高光谱;图像处理技术;发展引言：在我国航空航天业快步发展的大背景下，遥感图像在空
科学与财富 2020年9期2020-05-25
- 基于高光谱的棉花叶片氮素检测
摘 要：采用高光谱技术检测棉花叶片氮素是本次研究的主要手段。选用新疆南疆最具代表性的棉花作物作为研究对象，采用连续投影算法（successive projections algorithm，简称SPA）和标准正态变量变换方法（standard normal variate transformation，简称SNV）等算法进行光谱预处理，并利用偏最小二乘回归模型（PLS）预测棉花叶片氮素情况，探究棉花叶片氮素和高光谱之间的关系。结果显示：SPA-PLS算法
科技创新与应用 2020年3期2020-02-04
- 基于包络线去除法的贵州省常见树种高光谱特征分析
植被类型，利用高光谱技术对森林植被开展光谱特征分析，为喀斯特高原贵州省森林植被的遥感探测与精准识别提供理论与技术支持。本研究采用ASDFieldSpec4便携式地物光谱仪对贵州省常见的华山松（Pinus armandiiFranch）、麻栎（Quercus acutissimaCarruth）、马尾松（Pinus massonianaLamb）、杉木（Cunninghamia lanceolata）、水杉（Metasequoia glyptostroboi
山地农业生物学报 2020年5期2020-01-03
- 基于BP神经网络的土壤含铁量高光谱反演
中的全铁含量与高光谱之间的关系，并建立相应的反演模型。所建模型中隐含节点1层4个、2层3个的BP神经模型较为理想，拟合残差为0.02433，RMSE=1147.4623。關键词：高光谱;土壤全含铁量;BP神经网络土壤作为农业生产的主要对象之一，了解其理化特性并据此进行农业生产管理是保证农业稳产高产优质高效的重要前提。由于高光谱遥感技术具有连续、动态、大面积同步性等优势而被广泛应用于农业生产，使得快速实现土壤有机质含量估测成为可能。铁作为农作物中的微量元素，
农家科技下旬刊 2019年10期2019-11-29
- 基于高光谱的柑橘叶片钾含量快速诊断模型
结果表明，利用高光谱成像技术结合最小二乘支持向量机回归可实现对柑橘叶片钾含量的快速诊断。关键词 柑橘;高光谱;钾含量;偏最小二乘回归;最小二乘支持向量机回归中图分类号：S666 文献标志码：B DOI：10.19415/j.cnki.1673-890x.2019.22.011钾素是柑橘生长发育所必需的三大营养元素之一，具有提高果实品质和增强抗性等作用。合理施用钾肥不仅能提高柑橘产量，还能提升果实品质。不同生长时期的柑橘树体内钾素供求状况和代谢
南方农业·上旬 2019年8期2019-09-23
- 高光谱遥感技术在土壤研究应用中的进展
理基础。此外，高光谱遥感技术的迅猛发展为快速、高效提取土壤信息提供了科学的技术手段。针对高光谱在土壤中的应用情况，首先对高光谱遥感的发展历程、特点以及优势进行总结阐述，然后分别总结高光谱遥感在土壤有机质、含水量、重金属及土壤质地等方面中的应用现状，并对其研究方法进行总结分析，最后探讨高光谱遥感技术在土壤研究应用中在研究方法和时间、空间尺度上的不足以及今后高光谱遥感在土壤研究中的发展方向。关键词土壤；反射光谱；遥感技术；高光谱中图分类号S127文献标识码A文
安徽农业科学 2019年8期2019-09-04
- 高光谱成像技术在农产品检测中的应用
入，其中近年来高光谱技术和辅助的计算机技术的发展速度逐渐增加，高光谱技术越来越成为农产品检测的核心技术手段。高光谱成像结合了图像分析和光谱分析，图像信息可以代表农产品的外在品质和特征。光谱信息可用于检测农产品的内部质量，可以充分反映农产品的内外质量信息，还可以保证检测快速、便捷以及准确。关键词：高光谱 成像技术 农产品检测 应用中图分类号：S123 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2019）04（a）-0155-02农产品是一个国家最重要的产
科技创新导报 2019年10期2019-07-13
- 入侵杂草紫茎泽兰的高光谱特征提取和分析
光谱分析仪进行高光谱数据提取，以此获取其原始光谱曲线，对光谱数据进行Savitzky-Glolay平滑滤波处理，然后利用包络线去除和一阶光谱微分法分析紫茎泽兰的光谱特征，旨在为紫茎泽兰的遥感识别提供参考依据。研究表明：紫茎泽兰667.00nm附近存在明显的吸收谷，其吸收谷面积为38.27nm2，吸收深度为0.85nm，吸收宽度为74.00nm，中心吸收波段的左右面积呈现左偏移，吸收对称度为0.62，最大光谱吸收谷的特征波长的中心位置约为665.00nm。紫
科技创新与应用 2019年7期2019-06-09
- 混合群智能算法在高光谱图像波段选择中的应用
群算法相融合对高光谱图像进行波段选择。首先通过人工鱼的编码对人工鱼群算法进行改进，选择出若干组较优的初始解，然后用初始解初始化蚁群算法的信息素参数，最后利用蚁群算法搜索得到最优解。实验结果分析表明，利用混合算法所选的波段组合进行分类具有较高的分类精度和效率。研究表明混合优化算法是一种高效地波段选择算法。关键词：人工鱼群算法;蚁群算法;高光谱;波段选择;降维中图分类号：TP751 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2019）0
电脑知识与技术 2019年2期2019-03-15
- 基于地物光谱和Landsat8遥感影像的土壤铅含量反演研究
支撑。关键词：高光谱;Landsat8;铅;相关性分析;偏最小二乘法;土壤环境监测中图分类号：S127 文献标识号：A 文章编号：1001-4942（2019）12-0120-07Abstract With the influence of human activities， heavy metal pollution has gradually become the focus of soil and environmental research. Th
山东农业科学 2019年12期2019-02-10
- 葡萄叶片叶绿素含量高光谱估测模型研究
在的不足，采用高光谱技术建立了快速、准确、无损估测葡萄叶片叶绿素含量的方法。以采自泰安万吉山基地的葡萄叶片的高光谱反射率和SPAD值为数据源，在分析SPAD值与原始光谱反射率、原始光谱反射率一阶导数、高光谱特征变量间相关性的基础上，筛选敏感波段，建立了基于高光谱反射率的葡萄叶片叶绿素含量估测模型，即SPAD=59.352+44836.313R′601，其中R′601为601 nm波段原始光谱反射率一阶导数。关键词：葡萄；叶绿素；高光谱；光谱特征中图分类号：
山东农业科学 2018年7期2018-10-22
- 高光谱遥感技术在水环境监测中的应用分析
。本文提出使用高光谱遥感技术进行水环境监测工作，希望能改善当前水环境监测现状。本文通过对高光谱技术的概述进行分析，然后分别分析了高光谱遥感技术在环境监测领域中的运用，并对该技术在水环境监测中的应用研究进行分析，以供参考。关键词：高光谱；遥感技术；水环境；应用高光谱遥感技术在环境监测领域有着广泛的应用，尤其是在水环境监测中的应用，但是由于我国对高光谱遥感技术的研究和应用不够，在实际应用的过程中还是存在一定的问题，相比西方发达过程还有很大的差距，因此，本文着重
科学与财富 2018年27期2018-10-19
- 基于综合光谱指数的不同程度人类干扰下土壤有机质含量预测
土壤有机质含量高光谱预测模型，精度最高的为最优模型。结果表明：（1） Landsat8影像中B1—B5波段与有机质含量的相关系数通过了0.01与0.05显著性水平检验，作为自变量建立有机质含量预测模型。同时，为了能与影像反射率有个良好的对比，实测光谱反射率及其变换形式同样也选择5个相关系数最大的波段作为敏感波段用以建立模型。在影像与实测光谱中，土壤盐分指数结合植被指数与有机质含量相关性最好的分别是无人干扰区的SI3、DVI和SI3、RVI;人为干扰区的SI
江苏农业学报 2018年5期2018-09-10
- 基于高光谱成像的水果损伤分析研究
王鑫野摘 要：高光谱成像技术包含图像信息和光谱信息。本文利用高光谱成像技术检测苹果摔伤，主要采用主成分分析、波段比算法和支持向量机分析所采集的高光谱图像数据。实验结果表明，波段比算法和主成分分析法分类识别正确率为93.3%，与支持向量机相比更适用于苹果摔伤的实时快速检测。关键词：水果损伤；高光谱；波段比算法；主成分分析；支持向量机中图分类号：TS255.7 文献标识码：A 文章编号：1003-5168（2018）10-0028-05Damage Analy
河南科技 2018年10期2018-05-30
- 基于高光谱遥感影像技术的土地覆盖监测研究
质的光谱信息，高光谱遥感影像技术能够有效提升遥感探测的能力，因此被广泛的应用到农业生产、土地覆盖监测等方面。作为遥感技术应用的重要方面之一，高光谱遥感技术为土地覆盖分类监测提供了更加精确数据。因此如何借助高光谱遥感成像技术来实现对土地覆盖的精度识别，成为国内外研究的热点内容。关键词：高光谱；遥感技术；土地覆盖文章编号：1004-7026（2018）05-0122-01 中国图书分类号：P237 文献标志码：A在农业生产中土地是最为核心的因素，无论对于农业生
山西农经 2018年5期2018-05-14
- 基于成像高光谱数据的温室水稻重金属胁迫诊断研究
过温室水稻叶片高光谱影像数据，从Cd和Pb不同梯度的交叉胁迫中诊断具体的胁迫类别和胁迫梯度。 [方法] 经过双因素方差分析筛选出特征波段，比较SVM和BP神经网络在诊断能力上的强弱。 [结果] 在几种预处理方法中，对光谱二阶微分预处理可以对Cd和Pb胁迫达到很好的诊断效果，预处理后挑选出6个对Cd胁迫敏感的特征波段以及10个对Pb胁迫敏感的特征波段。基于SVM的诊断Cd胁迫的精度达86%，对3个具体梯度的诊断精度达75%、90%、96%，对Pb胁迫的诊断精
安徽农业科学 2018年1期2018-05-14
- 基于高光谱的土壤有机碳含量预测研究
。[方法]利用高光谱仪对表层土壤进行光谱测定并且进行光谱数据的预处理，通过多元线性逐步回归（SMLR）和偏最小二乘回归（PLSR）方法对土壤有机碳含量进行预测，并对2种模型的精度进行比较。[结果]LSR模型的精度高于SMLR模型。[结论]偏最小二乘回归法优于多元逐步回归法，对有机碳的预测具有更好的效果。关键词 土壤；有机碳；高光谱；多元线性逐步回归；偏最小二乘回归中图分类号 S126 文献标识码 A 文章编号 0517-6611（2018）02-0001-
安徽农业科学 2018年2期2018-05-14
- 基于高光谱数据的作物净初级生产力估算方法
构建新的NPP高光谱遥感估算模型。在山东禹城实地观测的小麦和玉米NPP数据基础上，研究还将新构建的模型与NDVI、CI和MCARI等传统叶绿素冠层模型的线性拟合结果进行比较。分析结果表明，新构建的模型在小麦、玉米2种作物NPP估算中都有着较好的表现，可以用来估算作物NPP。关键词： 高光谱；作物净初级生产力；植被指数；光能利用率模型中图分类号： S127 文献标志码： A文章编号：1002-1302（2017）22-0260-0420世纪初丹麦植物学家Je
江苏农业科学 2017年22期2018-01-06
- 基于多特征的高光谱遥感影像主动学习方法研究
种基于多特征的高光谱遥感影像主动学习方法，从遥感影像中提取形态学特征，灰度共生纹理和小波纹理描述遥感影像上的空间信息，将获得的多种空间特征与光谱特征相叠加进行主动学习，结合MCLU准则选择最具信息量的样本进行标记，通过计算机和专家的不断交互，获得可靠的分类结果。在公共数据集Pavia University影像上的实验结果表明，文章提出的基于多特征的主动学习方法能够获得比基于光谱的主动学习方法和结合单一空间特征的主动学习方法更好的分类结果。关键词：主动学习；
科技创新与应用 2017年33期2017-11-16
- 土壤有机质高光谱估算模型研究进展
要：土壤有机质高光谱估算较传统土壤农化分析方法表现出极大优势，顺应了现代农业发展的迫切需要。国内外众多学者先后对土壤有机质高光谱估算模型进行了大量研究，估算模型由简单的一元线性模型逐渐发展为多元线性及非线性模型，常用的建模方法分为线性方法和非线性方法，重点分析了各种方法的适用性。通过总结分析前人研究，发现土壤有机质高光谱估算模型研究存在以下发展趋势：多种建模方法耦合使用增多；建模方法的复杂度逐渐增强；尝试消减外部环境因素对建模的影响；尝试将室内土壤有机质估
湖北农业科学 2017年17期2017-10-13
- 马尾松毛虫危害程度的高光谱监测方法
和马尾松林冠层高光谱光谱指数之间的关系进行分析，结果表明：①冠层的单簇针叶体积的变化可直接反应松毛虫的危害程度，单簇针叶体积越小虫害越严重，它的变化也引起了冠层光谱的各植被指数发生不同程度的变化，而其他冠层物理参数不能反应出松毛虫的危害程度。②从马尾松林冠层提取的高光谱遥感植被指数对虫害的不同程度的敏感性不同。增强型植被指数（EVI）、绿波段叶绿素指数（Red/Green）和归一化指标指数（NDVI）在虫害发生的中期与晚期有显著变化，但具有饱和现象，不能用
湖北林业科技 2017年3期2017-08-25
- 烟草主要生化参数高光谱遥感监测现状
概述了目前利用高光谱遥感技术估测烟草生化参数理论与技术的最新研究进展，着重讨论了烟草主要生理生化成分与其高光谱参量之间的关系，以及建立的相应的生理生化成分的估算模型。指出了高光谱遥感监测烟草主要生化参数的机理和研究进展，是目前烟草主要生化参数遥感估测研究的前沿领域和科学问题，为人们尽快全面了解高光谱技术在烟草生化参数方面应用进展和方法拓展，提供了参考。关键词：烟草；生理生化参数；高光谱；监测模型中图分类号：S572文献标识码：A 文章编号：1674-994
绿色科技 2017年14期2017-08-22
- 基于甜菜冠层高光谱红边参数的SPAD值诊断
实测甜菜冠层的高光谱反射率和叶片的叶绿素含量。基于冠层光谱反射率的一阶导数，提取甜菜冠层光谱的红边参数，分析不同SPAD值的红边参数的变化规律，以及各个红边参数与甜菜SPAD值的相关关系，并建立估测模型。结果发现，当甜菜SPAD值增大时，红边位置发生“红移”现象，红边振幅、红边面积增大；当SPAD值降低时，规律则相反。在红边参数对SPAD值的估测模型中，红边位置的一元线性估测模型精度最高；红边参数决定系数比红边位置的一元线性估算模型提高了 30.3%。关键
江苏农业科学 2017年11期2017-08-12
- 高光谱遥感影像分类方法综述
要：该文简述了高光谱遥感影像分类的策略，主要有监督分类与非监督分类，基于分类判据的实现策略划分，硬分类和软分类，基于像素的分类和基于对象的分类，单分类器和多分类器集成。并简单介绍了一些分类方法，包括监督分类法（最小距离分类法、最大似然分类法和平行多面体分类法）、基于光谱相似性度量的分类方法、人工神经网络分类法、支持向量机分类、决策树分类、面向对象分类和非监督分类。关键词：高光谱；分类策略；分类方法中图分类号 TP751 文献标识码 A 文章编号 1007-
安徽农学通报 2017年14期2017-08-08
- 高光谱技术在茶叶品种检测中的应用
提出了一种基于高光谱技术的方法来识别茶叶品种。该方法能充分利用茶叶的内部成分和外观特征来综合识别茶叶品种。采集茶叶的高光谱数据，提取其颜色特征、纹理特征、光谱特征，结合支持向量机方法建立识别模型。结果表明，品种识别准确率最高可达100%，验证了高光谱技术的优越性。关键词：高光谱 特征提取 茶叶 品种识别中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2017）03（c）-0101-02目前茶叶的假冒现象时常发生，茶叶市场混乱，对
科技创新导报 2017年9期2017-08-02
- 基于BP神经网络高光谱土壤氮素信息检测研究
昕摘 要：通过高光谱技术获得的光谱信息与化学法测得的氮素含量相结合，对几种预处理方法：S-Golay平滑滤波、小波去噪、多元散射、微分处理进行比较分析并探讨BP神经网络在高光谱检测土壤氮素信息领域应用的可靠性，经过实验证明通过S-Golay平滑滤波和一次导数的预处理方法较优而BP神经网络是一种土壤氮素预测效果较好的建模方法。关键词：高光谱 土壤 氮素 BP神经网络中图分类号：S127 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2017）04（b）-01
科技资讯 2017年11期2017-06-09