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多光谱

多光谱的相关文献在1985年到2023年内共计41270篇,主要集中在自动化技术、计算机技术、无线电电子学、电信技术、测绘学 等领域,其中期刊论文538篇、会议论文19篇、专利文献40713篇;相关期刊282种,包括测绘与空间地理信息、遥感信息、农业工程学报等; 相关会议16种,包括第九届全国光电技术学术交流会、全国第二十二届海洋测绘综合性学术研讨会、中国感光学会影像材料的研究与应用学术研讨会等;多光谱的相关文献由50000位作者贡献,包括胡炳樑、焦李成、何勇等。

多光谱—发文量

期刊论文>

论文:538 占比:1.30%

会议论文>

论文:19 占比:0.05%

专利文献>

论文:40713 占比:98.65%

总计:41270篇

多光谱—发文趋势图

多光谱

-研究学者

  • 胡炳樑
  • 焦李成
  • 何勇
  • 王爽
  • 张磊
  • 马文萍
  • 王建宇
  • 侯彪
  • 刘文清
  • 舒嵘
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利文献

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排序:

年份

作者

    • 沈蔚; 饶亚丽; 纪茜; 孟然; 栾奎峰
    • 摘要: 传统船载水深测量受船只吃水影响,难以在浅水区域开展,遥感水深反演作为传统方法的有益补充,其重要性日益凸显。以GF-1多光谱影像为数据源,以船载声呐实测水深点作为训练样本和检测样本,以相关系数、均方根误差和平均绝对误差作为评价指标,首次将网格搜索+XGBoost模型应用于启东恒大威尼斯浅海区域水深反演。实验表明,网格搜索+XGBoost模型水深反演的相关性系数达到0.820,均方根误差0.247 m,平均绝对误差0.134 m,与GBDT模型和波段比值模型相比,其水深反演精度更高,且易于实现。该研究方法和成果为快速获取大范围浅海水深提供了借鉴,为相关水上勘察和海洋资源开发提供了技术思路。
    • 孙玉琳; 黄宇; 李伟; 张卓
    • 摘要: 土地利用分类是城市建设规划、水体变化监测、森林树种识别的前提,是土地资源可持续利用的基础。本研究以安徽省广德市西庄村为研究对象,基于无人机多光谱成像技术,采用8种监督分类方法,分析研究区的土地利用状况。在相同的分类条件下,支持向量机分类精度最高,总体分类精度达到了98.91%,kappa系数为0.99;其次是随机森林与决策树分类法,总体分类精度达到了97%以上。波谱角、马氏距离法分类效果较低(90%),最小距离法分类精度最低,仅为78.74%,kappa系数为0.73。
    • 赵松; 侯毅凯; 张安兵; 王贺封; 马杰
    • 摘要: 滏阳河是邯郸市的重要河流,在工业用水、农业灌溉、生态用水等方面发挥着重要作用。近年来,由于废水、污水等违规排放,滏阳河水体的污染状况明显加重。为深入系统地了解滏阳河水体污染情况,分析污染规律,本文采用水质采样和无人机航飞监测方式,对滏阳河重点区域进行了水体污染数据调查,对水质样本进行了实验室检测,并与无人机航拍获取的44种光谱参数进行相关性分析,建立了浊度(TUB)、悬浮物浓度(TSS)、化学需氧量(COD)、总磷(TP)、总氮(TN)、氨氮(NH_(3)-N)6种水质参数的多元回归模型。研究结果表明:滏阳河在邯郸市主城区域内呈由南到北、由两岸到中心河流水质参数浓度逐渐增高的分布特征。
    • 徐国钦; 黄明凤; 黄建平
    • 摘要: 杂草与作物争夺肥料、阳光等养分,从而影响作物生长,快速有效地清除杂草危害对提高作物的产量和品质具有重要意义。传统的杂草防治方法常采取大面积喷洒除草剂等措施,无法满足智慧农业的精细化管理要求,精确、可靠的杂草检测是智能除草的关键。在卷积神经网络模型PANet的基础上进行改进,把原始特征提取网络ResNet替换为DenseNet-121,采用FPA模块提供像素级注意力信息,通过金字塔结构增加感受野。以无人机多光谱糖菜杂草图像为研究对象,分别构建近红外790 nm、红色690 nm和归一化植被指数NDVI的训练数据集进行网络训练。发现PANet的训练精度为97.38%,测试精度为93.41%;采用3通道(近红外790 nm+红色690 nm+NDVI)训练的模型F_(1)值最高为0.872。结果表明,该方法可以实现无人机多光谱图像杂草的有效分割,可为农田杂草精确检测和农作物生长状况监测提供参考和借鉴。
    • 朱康文; 张晟; 陈玉成; 熊海灵; 雷波; 黄昌前; 段秋宴
    • 摘要: 当前农业面源污染问题依然严峻,村落级尺度下各地块的污染风险状态精细识别有待进一步研究。本文针对三峡库区典型村落重庆市涪陵区南沱镇睦和村进行研究,结合无人机多光谱技术、农户行为调研、随机森林算法等进行地物识别及泛地块网格划分,通过测算总氮(total nitrogen,TN)、总磷(total phosphorus,TP)施用水平达到识别各网格污染负荷与风险空间分异情况的目的。结果显示:(1)无人机多光谱数据技术结合随机森林算法可有效用于地物精细化分类,精度优于90%。(2)基于农户行为调研与泛地块网格划分框架下的污染负荷及风险测算,有利于识别村落尺度的污染负荷及风险差异。一级网格中,仅有1个网格属于无风险等级;存在种植的二级网格中,分别有124、285、63、1309个网格的TN施用强度处于无风险、低风险、高风险和极高风险状态,分别有409、205、1167个网格的TP施用强度处于无风险、中风险和极高风险状态。(3)区域已有人工湿地污染物的消减能力明显,悬浮物、TP、TN、铵态氮、硝态氮、生化需氧量分别消减了近86.67%、54.66%、81.11%、10.67%、83.85%、59.42%。劳动力下降、人口老龄化等问题引起作物复种指数高、高肥高药行为是导致区域污染风险较高的主要原因。本研究可为村落管理、指导农户行为提供有效的数据支撑和工程指导。
    • 毛伊林
    • 摘要: 随着人工智能和光学成像器件的蓬勃发展,基于先进的硬件基础和深度学习算法,人脸识别技术得到了广泛的应用,特别是在金融领域,能高效地完成刷脸登录、支付、验证等服务,极大地节省了人力成本和用户的时间成本,并且凭借着其非接触性、易采集性、方便性、稳定性和独特性等优点在众多生物识别技术中脱颖而出,但是其安全性也成为人脸识别在应用的过程中最大的瓶颈问题,可能危机生物信息安全甚至国家安全。因此着力于提高人脸识别技术的抗攻击能力和安全验证技术刻不容缓。活体检测技术在人机交互和视频监控领域有着广泛的应用,能较好地解决这一问题。该技术能有效地辨别人脸图像是否为真实人脸,并结合人脸识别系统,提高安全性和可靠性。通过对目前已有的活体检测技术进行总结分析,对人脸识别的安全性进行验证。
    • 杨栋淏; 李亚强; 刀剑; 王建雄
    • 摘要: 耕地土壤作为农业资源的重要组成部分,是我国农业生产的基本资源与保障条件。山原红壤作为云南典型的土壤类型,在云南的农业生产与经济发展中发挥着重要作用。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R^(2)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,R^(2)均在0.75以上,适合用于土壤养分含量估测。
    • 尹宝田
    • 摘要: 本项目以沈阳市周边受虫害影响的林地作为研究对象。为了能够实现高精度监测林地中小图块受虫害影响的面积,采用飞图横空6A复合翼无人机作为飞行平台,MS600多光谱传感器作为载体,获取研究区优于20厘米空间分辨率的多光谱影像。空间分辨率越高,影像越大,数据处理效率就越低。本项目采用Yusense Map软件经过生成配置参数、配准、拼接、定标等几个步骤可高效的得到研究区具有真实地面反射率的多光谱影像。
    • 童莹萍; 全英汇; 冯伟; 邢孟道
    • 摘要: 多光谱和合成孔径雷达图像的融合可以保留每个数据的优势,有利于提高土地覆盖分类精度。然而,当前的一些图像融合方法不能完全利用原始数据的光谱信息与纹理细节。为了克服上述问题,提出一种基于空谱信息协同和Gram-Schmidt变换的融合方法。在所提方法中,Sentinel-2A图像和高分三号(GaoFen-3,GF-3)图像分别经过不同的预处理操作。由于灰度共生矩阵能有效提取图像的纹理信息,因此将其应用于Sentinel-2A图像以提取结构特征,并将空谱信息协同的多光谱图像与GF-3图像通过Gram-Schmidt变换进行融合。实验采用主成分分析法和传统的Gram-Schmidt变换作为比较方法。为了确定融合算法的有效性,采用5项评价指标(包括平均梯度、空间频率、均值、标准差和相关系数)来衡量融合图像的质量。此外,由于随机森林具有优秀的训练速度和出色的分类性能,将其用于土地覆盖分类。随机森林的分类精度、Kappa系数和分类结果图作为融合方法的评价标准。实验结果表明,与单独使用原始Sentinel-2A相比,所提方法可以将整体精度提高多达5%,具有提高遥感卫星图像土地覆盖分类精度的潜力。
    • 章佩丽; 宋亮楚; 王昱; 宋小晴; 古兵华; 郑琳彬
    • 摘要: 高锰酸盐指数(COD_(Mn))、总磷(TP)和总氮(TN)是衡量水质的重要参数,能够通过遥感手段定量反演。以浙江台州典型河道为研究对象,通过无人机多光谱传感器获取多光谱影像以及获取相应水质要素实测数据。然后,采用photoscan、pix4D和大疆智图正射影像分析工具分别获取河道原始光谱和光谱组合参数,结合多元线性回归等方法构建各水质要素的估算模型,并对比各正射影像制作软件不同模型的估测效果。结果显示:1)基于同种正射影像制作软件,结合不同模型方法估算水质要素的效果均为多元线性回归技术效果最优;2)基于大疆智图获取的光谱数据,通过同种估算模型构建的模型效果要优于基于pix4D和photoscan的相应效果。研究表明,利用无人机多光谱影像技术可以较为准确地估算水质要素,这为实现河道水质动态监测,提供科学指导和参考。
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