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搜索结果: 1-15 共查到测绘科学技术 高光谱相关记录64条 . 查询时间(0.155 秒)
中国科学院合肥物质科学研究院专利:高光谱遥感器飞行中基于太阳和大气特征谱线的光谱定标方法
高光谱遥感数据挖掘与信息反验研究。
赤潮航空高光谱遥感监测技术研究。
2023年3月28日,国家航天局发布了高光谱综合观测卫星首批影像成果,包括全球臭氧柱浓度监测图、全球二氧化氮柱浓度监测图、亮温监测图、海冰监测图、高光谱数据立方体图等高光谱数据图像,展现了高光谱综合观测卫星在温室气体探测、内陆水体水质定量遥感监测、地物精细分类、矿产资源调查等方面的重要应用成果。
日前,由国土卫星遥感应用中心作为责任单位申报的“高光谱遥感卫星业务化能力建设阶段性进展”成功入选由中国遥感应用协会与《遥感学报》等多家单位组织的“2020年度中国遥感领域十大事件”。
复杂的背景信息和高维冗余波段是影响高光谱遥感影像异常目标检测精度的重要因素。本文针对高光谱影像异常目标提取提出了一种子空间分析孤立森林探测方法。该方法不对背景做高斯分布假设,通过正交子空间分析增强输入特征影像中潜在异常目标与背景之间的对比度,通过主成分分析法降维来降低孤立森林算法带来的不确定性,运用了全局和局部结合的思想实现异常目标检测。在停机坪、海滩、港口和草地4个不同场景的高光谱影像上的试验结...
高光谱图像波段选择需考虑波段信息。传统香农信息熵指标仅考虑图像的组分信息(像元的种类和比例),忽略了图像的空间配置信息(像元的空间分布),后者可由玻尔兹曼熵刻画。其中,Wasserstein配置熵删除了连续像元的冗余信息,但局限于四邻域,本文将Wasserstein配置熵拓展至八邻域。以印度松木试验场和意大利帕维亚大学高光谱图像为例,使用Wasserstein配置熵差异值测度波段相关性,通过非监督...
2020年11月5日,全国首届水质高光谱遥感新技术交流研讨会在天津闭幕。会议由中国科学院空天信息创新研究院(以下简称“空天院”)、中国空间科学学会空间遥感专业委员会主办,中国遥感应用协会高光谱遥感技术与应用专业委员会、河北先河环保科技股份有限公司、广州星博科仪有限公司、航天宏图信息技术股份有限公司、珠海欧比特宇航科技股份有限公司等参与协办。
受成像光谱仪性能与复杂地物分布的影响,高光谱图像存在大量的混合像元。传统的基于学习的混合像元分解方法通常都是浅层模型,或缺少对空间、光谱信息的综合应用。本文提出一种多维卷积网络协同的混合像元分解深层模型,采用多种维度卷积网络能更充分利用多种维度语义信息,有利于估计小样本和高维的高光谱图像混合像元丰度。对训练数据进行增广处理,构建光谱维、空间维和立方体3种卷积神经网络;设计了融合层,协同3种卷积神经...
高光谱遥感是地理信息科学专业的专业特色课。本课程介绍高光谱信息的获取、处理和应用,阐述了地物光谱数据重建,高光遥感图像分类等内容。前期课程以数字图像处理、遥感导论和遥感应用为首要条件,并要求学生已掌握基本的遥感图像处理的一般理论和方法。通过本门课程的学习,使学生能够掌握高光谱图像分析和处理的基本概念、原理、方法和应用技术,提高学生对遥感数据的认识和处理水平。
高光谱遥感数据具有光谱信息丰富、图谱合一的特点,目前已经广泛地应用在对地观测中。传统的高光谱分类模型大多过分依赖影像光谱信息,没有充分利用空间特征信息,这使得分类精度还有很大的提升空间。条件随机场是一种概率模型,能够较好地融合空间上下文信息,在高光谱影像分类中已经得到越来越多的关注,但大部分条件随机场模型存在超平滑的现象,会导致影像细节丢失。
未考虑地物亚像元级空间结构特征是影响高光谱亚像元定位精度的因素之一。为了有效解决这一问题,本文提出一种基于混合像元线特征探测的亚像元定位算法。首先,通过光谱解混确定含典型线状地物的混合像元。然后,基于完备直线集的最大线性指数方法确定其余含线特征的混合像元,使用模板匹配方法结合像元引力确定含线特征混合像元的亚像元类别。最后,基于线性优化的方法迭代确定剩余混合像元的亚像元类别。通过真实数据及仿真数据的...
由中国科学院上海技术物理研究所、中国科学院光电研究院和中国科学院光电技术研究所联合承担的国家重点研发计划地球观测与导航专项“静止轨道全谱段高光谱探测技术”项目日前正式启动。
2016年12月14日,比利时根特大学廖文志博士做客中国科学院遥感与数字地球研究所第136期对地观测与数字地球学术论坛,作题为“Restoration And Fusion of Hyperspectral Images”的学术报告。论坛由数字地球重点实验室高连如研究员主持。廖文志博士主要围绕高光谱图像修复与融合两方面,介绍了其带领的团队取得的一系列成果以及最新进展。他阐述了高光谱遥感处理与信息提...
高光谱遥感能连续获取地物光谱图像,这一技术能大大提高估算叶面积指数的水平。利用无人机搭载成像高光谱仪获取作物光谱信息反演叶面积指数对精准农业生产与管理意义重大。通过灰色关联度排序、赤池信息量准则和偏最小二乘法( GRA-PLS-AIC) 选择了三角植被指数( TVI) 、比值植被指数( RVI) 、红边植被指数( NDVI705) 、归一化植被指数( NDVI) 和重归一化植被指数( RDVI) ...

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