高光譜成像結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)檢測(cè)火炬松幼苗梭形銹病發(fā)病率火炬松是美國(guó)南部最重要的森林樹種，它生長(zhǎng)迅速、適應(yīng)性強(qiáng)，可用于建筑木材、膠合板和紙漿等。松梭形銹病是由真菌Cronartium quercuum f.sp. fusiforme（Cqf）引起的一種影響該物種的常見且具有破壞性的病害。這種真菌通常會(huì)感染幼樹的莖，導(dǎo)致被稱為“銹癭”的腫瘤樣生長(zhǎng)物產(chǎn)生，可能會(huì)造成樹木死亡或產(chǎn)生“銹叢”，從而妨礙樹木生長(zhǎng)，降低木材使用價(jià)值。種植抗病苗是限制該病害的最有效的措施。溫室中抗病性測(cè)試在人工接種幼苗后的目視估計(jì)病害發(fā)病率和嚴(yán)重程度具有高度主觀性，容易出現(xiàn)人為錯(cuò)誤，且勞動(dòng)密集。此外，目視評(píng)估只有在病害感染一段時(shí)間后，癥狀充分發(fā)展時(shí)才能進(jìn)行。而高光譜成像可同時(shí)獲取空間和光譜信息，提供了在不同空間尺度上分析光譜信息的機(jī)會(huì)，已成功應(yīng)用于多種植物物種的病害和脅迫檢測(cè)?；诖?，在本文中，來自北卡羅來納州立大學(xué)和密西西比州立大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)提出了一種利用高光譜成像技術(shù)篩選火炬松幼苗梭形銹病發(fā)病率的創(chuàng)新方法，具體目標(biāo)為（1）開發(fā)高光譜圖像處理管道，用于從火炬松幼苗圖像中的特定感興趣區(qū)域（ROI）中提取光譜數(shù)據(jù)；（2）基于來自(1)的特定ROI的光譜數(shù)據(jù)，評(píng)估用于區(qū)分患病和未患病幼苗的SVM分類模型。圖1 火炬松幼苗高光譜圖像采集的成像裝置。【高光譜圖像獲取】線性掃描高光譜成像儀（Pika XC2，Resonon In...
發(fā)布時(shí)間:
2022
-
04
-
19
瀏覽次數(shù)：65
改進(jìn)積雪密度的估計(jì)是目前雪研究的一個(gè)關(guān)鍵問題。表征密度時(shí)空變異性對(duì)于水當(dāng)量的估算、水力發(fā)電和自然災(zāi)害（雪崩洪水等）的評(píng)估至關(guān)重要。高光譜成像是一種監(jiān)測(cè)和估計(jì)其物理特性的有前途且可靠的工具。事實(shí)上，雪的光譜反射率在一定程度上受其物理特性變化的控制，尤其是在光譜的近紅外（NIR）部分。為此，已經(jīng)設(shè)計(jì)了幾種模型根據(jù)光譜信息估算積雪密度。然而，還沒有一個(gè)實(shí)現(xiàn)滿意的結(jié)果。主要困難之一是積雪密度和光譜反射率之間的關(guān)系是非雙射的（滿射的）。事實(shí)上，幾個(gè)反射振幅與相同的密度相關(guān)，反之亦然，所以密度和光譜反射率之間的相關(guān)性可能非常弱?；诖?，為了解決該問題，本研究中提出了基于光譜數(shù)據(jù)的積雪密度估計(jì)混合模型。主要研究目標(biāo)是利用高光譜NIR成像（PIKA NIR，RESONON Company）（900-1700 nm）以5.5 nm的光譜分辨率測(cè)試混合模型（HM）估計(jì)季節(jié)性積雪密度的性能?；旌夏Ｐ徒Y(jié)合了一個(gè)分類器和3個(gè)與密度類別相關(guān)聯(lián)的特定估算量（弱到中度變質(zhì)雪（WMM），中度到高度變質(zhì)雪（MHM）和高度到極高度變質(zhì)雪（HVM））。利用2018（1.19-3.27）、2019（1.10-4.3）和2020（1.29-3.10）年冬季在加拿大魁北克國(guó)立科學(xué)研究院（INRS）的科技園內(nèi)（46°47′43.22″北緯，-71°18′10″西經(jīng)）收集的數(shù)據(jù)集校準(zhǔn)和驗(yàn)證了HM?；旌夏Ｐ驮趦蓚€(gè)...
發(fā)布時(shí)間:
2022
-
01
-
24
瀏覽次數(shù)：55
摘要：針對(duì)推掃式成像光譜儀獲取的狹帶影像需要經(jīng)過幾何校正才能拼接形成空間二維影像的問題，提出了基于ENVI二次開發(fā)的高光譜推掃圖像拼接技術(shù)?；趩螒?yīng)映射建立光譜儀傾斜狀態(tài)下與正射狀態(tài)下圖像上的二維點(diǎn)之間的關(guān)系，校正由姿態(tài)變化引起的圖像畸變，結(jié)合GPS數(shù)據(jù)修正因飛行速度變化引起的狹帶重疊將校正后的狹帶影像拼接起來。在ENVI二次開發(fā)平臺(tái)上進(jìn)行技術(shù)集成，實(shí)現(xiàn)了Resonon推掃高光譜狹帶影像的自動(dòng)校正拼接。對(duì)河北保定郊區(qū)高光譜影像的校正拼接實(shí)驗(yàn)證明，該方法與光譜儀自帶拼接軟件校正結(jié)果接近經(jīng)緯度坐標(biāo)差均在1m以內(nèi)，均方根誤差約為0.7389，能夠滿足一般高光譜遙感應(yīng)用中的地理精度要求。研究目的：根據(jù)單應(yīng)映射原理，建立光譜儀傾斜和正射狀態(tài)下像點(diǎn)的映射關(guān)系，利用GPS/INS組合導(dǎo)航數(shù)據(jù)校正狹帶影像中的畸變，拼接成一幅完整的影像，并在ENVI二次開發(fā)平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)推掃狹帶影像的自動(dòng)校正和拼接。推掃成像畸變?cè)颍和茠呤匠上袷抢蔑w行平臺(tái)的向前運(yùn)動(dòng)，借助于與飛行方向垂直的掃描線記錄而構(gòu)成二維圖像。推掃型成像光譜儀通常采用一個(gè)垂直于運(yùn)動(dòng)方向的面陣CCD來感應(yīng)地面響應(yīng)，在飛行平臺(tái)向前運(yùn)動(dòng)中完成二維空間掃描，平行于平臺(tái)運(yùn)動(dòng)方向，通過光柵和棱鏡分光完成光譜維掃描，因此，CCD上一個(gè)點(diǎn)對(duì)應(yīng)一個(gè)譜段，一條線對(duì)應(yīng)一個(gè)譜面。CCD探測(cè)器每次成像是空間一條線上的光譜信息。為了獲得空間二維圖像，再通過機(jī)械推掃，完成整個(gè)...
發(fā)布時(shí)間:
2020
-
07
-
09
瀏覽次數(shù)：511