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篇1：基于红边位置提取验证成像与非成像高光谱数据的一致性
基于红边位置提取验证成像与非成像高光谱数据的一致性
摘要：定量遥感是当前遥感发展的前沿,作物组分信息解析是农业定量遥感的研究热点,而成像高光谱技术为解决微观尺度的作物组分信息探测研究提供了强有力的手段.利用成像光谱仪( pushbroom imaging spectrometer,PIS)与地物光谱仪(FieldSpec ProFR2500,ASD)同步收集冬小麦、玉米不同生育期叶片的反射光谱,通过不同算法提取PIS与ASD数据的红边位置,验证成像光谱数据的精度.结果表明:(1)PIS与ASD原始光谱数据在红边区间(670～740nm)有很高的吻合度；(2)从室内光谱(玉米叶片)红边位置的提取结果看,两仪器提取的红边位置都集中在700～720nm；(3)从室外光谱(小麦叶片)红边位置的提取结果看,PIS与ASD数据提取结果有差异,PIS数据的红边位置在760nm处,而ASD数据的红边位置在720nm处,这种差异主要是成像光谱数据受氧气吸收的.影响较大所致；(4)PIS与ASD的红边变幅不同,但趋势相同.以上结论为成像光谱数据的深入应用提供了参考. 作者： 王大成[1] 张东彦[1] 赵晋陵[2] 李存军[2] 朱大洲[2] 黄文江[2] 李宇飞[3] 杨小冬[2] Author： WANG Da-cheng[1] ZHANG Dong-yan[1] ZHAO Jin-ling[2] LI Cun-jun[2] ZHU Da-zhou[2] HUANG Wen-jiang[2] LI Yu-fei[3] YANG Xiao-dong[2] 作者单位： 国家农业信息化工程技术研究中心,北京100097; 浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所,浙江杭州 310029国家农业信息化工程技术研究中心,北京,100097科学技术部中国农村技术开发中心星火与信息处,北京,100054 期 刊： 光谱学与光谱分析 ISTICEISCIPKU Journal： Spectroscopy and Spectral Analysis 年，卷(期)： , 31(9) 分类号： S127 关键词： 红边位置 成像高光谱 玉米 冬小麦 叶片 机标分类号： TP3 S12 机标关键词： 红边位置 数据提取 验证 成像光谱数据 高光谱 数据的一致性 Data imaging spectrometer PIS ASD 组分信息 结果 定量遥感 玉米叶片 地物光谱仪 成像光谱仪 不同生育期 作物 研究热点 信息解析 基金项目： 公益性行业(农业)科研专项项目，国家自然科学基金，北京市自然科学基金 基于红边位置提取验证成像与非成像高光谱数据的一致性[期刊论文] 光谱学与光谱分析 --2011, 31(9)王大成 张东彦 赵晋陵 李存军 朱大洲 黄文江 李宇飞 杨小冬定量遥感是当前遥感发展的前沿,作物组分信息解析是农业定量遥感的研究热点,而成像高光谱技术为解决微观尺度的作物组分信息探测研究提供了强有力的手段.利用成像光谱仪( pushbroom imaging spectrometer,PIS)与地物光谱...篇2：地物反射波谱特征及高光谱成像遥感
地物反射波谱特征及高光谱成像遥感
依据地表物体表面外形特性,物体反射分为镜面反射、漫反射和方向反射.探讨了3类反射的`特性曲线,介绍了几种典型的地物类型反射波谱特征,并对影响地物光谱反射特性变化的凼素进行了概略描述,以加强对地物电磁波谱特征的认知,及开展与高光谱成像领域相关的遥感图像分析、反演和应用等方面的工作.
作 者：张亚梅 ZHANG Ya-mei 作者单位：东北电子技术研究所,辽宁,锦州,121000 刊 名：光电技术应用 英文刊名：ELECTRO-OPTIC TECHNOLOGY APPLICATION 年，卷(期)： 23(5) 分类号：V443.5 关键词：地物 反射波谱 高光谱成像 遥感篇3：美国高光谱成像技术获资金支持
美国高光谱成像技术获资金支持
据杂志今年8月报道,在美国众议院最近批准的一项拨款法案中,有250万美元将拨该国Headwall Photomics公司用于发展高光谱成像技术.
作 者：高国龙 作者单位： 刊 名：红外 英文刊名：INFRARED 年，卷(期)： 30(11) 分类号： 关键词：篇4：基于高光谱成像技术的牛肉大理石花纹的评估
基于高光谱成像技术的牛肉大理石花纹的评估
利用高光谱扫描成像技术评估牛肉大理石花纹.组建了高光谱线扫描成像系统,采集牛肉样品在400～1 100 nm波段的高光谱反射图像.通过牛肉脂肪和瘦肉在各个波段处反射值比的.最大值,确定530 nm为特征波段.提取特征波段处大理石花纹的3个特征参数(大颗粒脂肪密度、中等颗粒脂肪密度和小颗粒脂肪密度),使用特征参数分别建立多元线性同归模型(MLR)和正则判定函数模型,对大理石花纹分级和等级预测,用全交叉验证方法验证模型的准确性.MLR模型对大理石花纹等级的预测决定系数R2=0.92,预测标准差为SECV=0.45;总的分级准确率是84.8%;正则判定函数对大理石花纹等级判定准确性较低,为78.8%.研究表明,将高光谱成像技术应用于牛肉大理石化纹等级评定是可行的.
作 者：高晓东 吴建虎 彭彦昆 陈菁菁 陶斐斐 Gao Xiaodong Wu Jianhu Peng Yankun Chen Jingjing Tao Feifei 作者单位：中国农业大学,工学院,北京,100083 刊 名：农产品加工・学刊 英文刊名：ACADEMIC PERIODICAL OF FARM PRODUCTS PROCESSING 年，卷(期)：2009 “”(10) 分类号：S123 TS207 关键词：牛肉大理石花纹 高光谱成像 图像处理篇5：基于高光谱成像的苹果多品质参数同时检测
基于高光谱成像的苹果多品质参数同时检测
摘要：利用高光谱空间散射曲线的3个洛伦兹拟合参数对苹果的品质(硬度、可溶性固溶物含量)进行同时检测.采用偏最小二乘,逐步多元线性回归和BP神经网络3种方法,对归一化处理和未归一化处理的3个洛伦兹参数组合分别建立苹果品质的预测模型.结果表明:采用偏最小二乘法对未归一化处理参数的组合建立硬度的预测模型其预测结果最好,校正组相关系数Rc=0.93,校正标准差SEC=0.56,验证组相关系数Rv=0.84,验证标准差SEV=0.94.采用偏最小二乘法对归一化处理参数的组合建立可溶性固形物的`预测模型其预测结果最好,Rc=0.95,SEC=0.29,Rv=0.83,SEV=0.63.研究结果表明:利用高光谱空间散射曲线的多拟合参数组合可以同时检测苹果的多品质参数. 作者： 单佳佳吴建虎陈菁菁彭彦昆王伟李永玉 Author： SHAN Jia-jia WU Jian-hu CHEN Jing-jing PENG Yan-kun WANG Wei LI Yong-yu 作者单位： 中国农业大学工学院,北京,100083 期 刊： 光谱学与光谱分析 ISTICEISCIPKU Journal： SPECTROSCOPY AND SPECTRAL ANALYSIS 年，卷(期)： 2010, 30(10) 分类号： S123 关键词： 高光谱散射图像 硬度 可溶性固溶物 苹果 洛伦兹函数 机标分类号： O65 TP3 机标关键词： 光谱成像 苹果品质 品质参数 同时检测 Quality Attributes 归一化处理 偏最小二乘法 预测模型 参数组合 逐步多元线性回归 预测结果 相关系数 散射曲线 拟合参数 光谱空间 洛伦兹 可溶性固形物 标准差 硬度 验证 基金项目： 国家科技支撑计划子课题
基于红边位置提取验证成像与非成像高光谱数据的一致性.doc
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