基于小波分解的光谱特征提取算法研究

物质的光谱曲线反映了其独特的反射特性,利用光谱可以进行物质的分类识别工作。由于光谱曲线数据量较大、吸收特征不明显等特点,光谱曲线的特征提取是高光谱影像分类识别中的一个关键问题之一。该文利用小波分析技术通过对原始信号的分解,以及测量目标光谱特征的吸收宽度,确定了小波分解尺度,达到突出目标光谱吸收特征而抑制非相关特征及噪声的目的。通过实验表明,该方法可有效地降光谱维数,提高了光谱匹配识别精度。     

基于光谱知识库的TM影像冬小麦条锈病监测研究

基于高光谱信息的冬小麦条锈病严重度反演模型通常不能直接应用在宽波段卫星影像上,而拥有高光谱波段信息的航空遥感影像又因数据尺度小、成本高难以应用于大规模监测。文章提出一种通过构建冬小麦条锈病光谱知识库,利用TM影像实现病情识别和监测的方法。该方法以包含各种不同病情严重度的试验田的三幅小麦关键生育期PHI航空遥感影像为媒介,利用病情指数DI的经验反演模型和基于波谱响应函数的TM波段模拟,建立DI和TM波段模拟反射率间的光谱知识库。在此基础上,通过马氏距离法和光谱角度填图(SAM)法将待检象元的光谱信息与光谱知识库进行匹配分析从而实现对病情识别和监测。监测的精度利用模拟TM象元进行评价,识别的效果利用TM影像象元进行检验。结果表明,该方法在一定生育期范围内具有较佳的监测精度和识别效果。其中,使用模拟TM象元在小麦灌浆期精度最佳,评价的R2达到0.93,乳熟期次之,拔节期最差,基本不能用于监测。使用TM影像象元在灌浆期和乳熟期可较好地识别染病象元,在拔节期无法有效识别染病象元。匹配方法马氏距离法略优于光谱角度匹配法。     

基于Geoeye-1影像光谱特性的红树林冠层种类识别

基于Geoeye-1高空间分辨率影像与冠层实测高光谱数据,以广西北部湾五种红树群落为研究对象,分析影像光谱用于冠层种类识别的能力。首先研究红树林冠层光谱响应特征,再针对影像采用高光谱分析方法提取端元,结合实测训练样本进行不同方法的识别对比。结果表明：350～1 100 nm谱段内以435,469,523,677,751和761 nm为中心波段的红树群落冠层光谱表现最佳;木榄端元应用识别精度高于实测训练样本应用结果;光谱角制图法能够克服多光谱波段对全色波段分辨率的影响,并有效获取冠层轮廓。利用Geoeye-1影像光谱信息可有效识别三种红树植被,种类最高识别精度达93.03%。研究证实高空间分辨率影像光谱信息的重要性,从机理和应用角度为面向对象红树林种类识别提供了依据和参考。     

基于HSI高光谱和TM图像的土地盐渍化信息提取方法

选择黄河三角洲垦利县代表性盐碱化区域为研究区,以2011年3月15日HJ-1A卫星HSI高光谱影像和2011年3月22日TM影像为信息源,经几何纠正、图像裁剪、大气校正等预处理,分析不同盐渍化程度土地、水体、滩涂等主要地类的光谱特征,确定地类信息提取特征波段。结合土壤盐分含量,采用定量与定性相结合规则,构建地类信息提取模型,以决策树分类方法进行图像分类,提取土地盐渍化信息。利用地表点位土壤含盐量数据对地表土地盐渍化程度的化学分析结果,对遥感解译数据进行精度验证,并对高光谱和多光谱影像的分类精度进行比较分析。结果表明：HSI图像的总体分类精度达96.43%,Kappa系数为95.59%,而TM图像的总体分类精度为89.17%,Kappa系数为86.74%,说明相比多光谱TM数据,基于高光谱图像可以更为准确有效地提取土地盐渍化信息;由分类结果图可以看出,高光谱影像土地盐渍化的区分度高于多光谱影像。该研究探索了高光谱图像土地盐渍化信息的提取技术方法,提供了不同盐渍化土地的分布比例数据,可为黄河三角洲滨海盐碱土地资源的科学利用与管理提供决策依据。     

基于马氏距离法的荒漠树种高光谱识别

地面实测地物光谱可提供细致的光谱信息,表现同种地物不同理化特性和不同种类地物光谱的微小差异,使利用光谱进行地物识别成为可能。使用美国HR-768型地物光谱仪,在塔里木河下游和吐鲁番沙漠植物园实测胡杨、柽柳、梭梭和沙拐枣高光谱数据,利用包络线去除、一阶微分和二阶微分法对原始光谱进行变换处理,使用马氏距离法确定所测树种原始光谱和变换光谱的差异显著波段,利用逐步判别法检验所选差异波段的识别效果。结果表明：马氏距离法可准确确定树种识别的最佳波段,且上述4树种光谱识别波段大多位于近红外区。原始光谱、包络线去除、一阶微分和二阶微分四种光谱对4树种的识别精度分别为：85%,93.8%,92.4%和95.5%;可见,原始光谱经变换处理可提高树种的识别精度。但不同研究对象、不同光谱处理方法,提高识别精度的效率不同。研究结果将为大尺度高光谱遥感影像用于荒漠植物分类与生境监测和评价提供依据。     

压缩感知光谱重构中的字典原子选取优化方法

针对常用的迭代追踪类算法难以保证低采样下光谱重构的成功率与精度的问题,提出了一种在低采样下光谱重构中字典原子选取的优化方法。利用AVIRIS和ROSIS高光谱数据构建光谱稀疏字典并进行压缩感知光谱重构实验,分别从光谱重构精度、稀疏成分提取能力、光谱重构的成功率和光谱识别的准确率等不同角度进行了分析。实验结果表明,本文方法不仅优于传统的匹配追踪算法,同时也优于公认的精度较高的FOCUSS、MSBL等其他类型的算法。     

光谱特征分析的城市道路提取

道路是城市中典型的人造地物。利用高分辨率影像进行城市道路提取,对城市规划、交通发展具有重要意义。由于地物光谱的混淆性和异质性,利用传统基于光谱的分类方法很难将道路与其他城市地物区分开。针对这一问题,提出了一种利用道路边缘结构信息进行分类的方法,边缘作为光谱衍生信息对线性地物(如,道路等)识别具有明显的意义。首先,根据全色光谱波段纹理信息,利用改进的自适应Mean Shift算法进行边缘检测,最大限度减少噪声与伪边缘;然后,对边缘图像中的线段进行编组,利用统计模型依次对边缘线段求取统计特征,并将该统计特征与多光谱特征结合作为总分类特征;最后,利用监督学习方法对城市道路样本进行学习并对整个实验区域进行分类。结果表明将光谱信息与边缘统计特征融合对道路的识别精度为93%,相比传统方法78%的精度有显著的提高,因此,该方法是一种有效、可行的高分辨率遥感图像城市道路提取方法。     

基于方差最小的高光谱目标探测算法研究

目标探测技术是遥感理论与应用中的重要领域之一,由于高光谱遥感图像能够同时提供地物目标的辐射、几何和光谱信息,与其他多光谱遥感图像相比,能更好地进行目标识别。从信息论中的自信息概念出发,针对探测结果影像中目标突出且信息确定性强的特征,提出了基于方差最小(BVM)的目标检测算子。利用不同空间分辨率和光谱分辨率的高光谱影像数据进行实验,并与约束能量最小化(CEM)算子的应用效果进行了比较分析。实验结果表明,基于方差最小的算子具有更稳健的探测性能。     

高光谱与多光谱遥感影像反演地表不透水面的对比——以Hyperion和TM/ETM+为例

不透水面遥感信息的反演是近十年来遥感领域的一个热门课题,但是利用高光谱影像反演不透水面信息的研究较少,高光谱和多光谱影像反演不透水面的对比研究也少有报道。重点研究了高光谱EO-1 Hyperion和多光谱Landsat TM/ETM+数据在反演不透水面信息方面的特点,首先在福州、广州和杭州选取了三个实验区,利用线性光谱混合分析模型反演Hyperion和TM/ETM+影像的不透水面信息。对于多达242个波段的Hyperion影像,进一步利用判别分析从中选取了11个特征波段构成新的Hyperion’影像,以考察是否可用缩减波段的方法来取得较好的反演效果。结果表明,Hyperion高光谱影像反演不透水面的能力优于多光谱影像TM/ETM+,而利用特征波段构成的Hyperion’的反演精度最高,这主要得益于Hyperion具有更高的光谱分辨率和辐射分辨率,使其可以更有效地区别不同地物在光谱特征和辐射特征上的微细变化,从而可以更好地区分不同地物。而由特征波段构成的Hyperion’影像由于大幅减少了高光谱影像波段的冗余度,所以获得了更高的反演精度。     

基于面向对象的QuickBird影像退耕地树冠信息提取

分割算法的改进和特征空间的优化足采用面向对象技术提高退耕地树冠信息提取精度的关键,也是利用高分辨率影像提取树冠信息急需解决的问题.文章采用光谱阈值对QuickBird多光谱影像进行一级分割,获得了植被区域,并采用改进的基于边缘的算法对非线性滤波处理后的全色影像进行二级分割,选取光谱、形状和纹理特征组成的特征空间对退耕还林地树冠信息进行提取.结果表明,提取总体精度为84.67%,较传统方法提高17%,KAPPA系数为0.795 3,较传统方法提高0.168.该研究方法能实现较为精确的树冠信息提取,可为管理部门实施准确的监测提供依据,对快速评价退耕还林效果具有重要意义.     

消费级近红外相机的水稻叶片叶绿素(SPAD)分布预测

便捷可靠的作物营养诊断是作物科学施肥管理的基础,也是精准农业的核心。叶绿素含量是作物氮营养含量的重要指标。以水稻叶片为研究对象,用改造后的普通单反相机搭载滤波片的方式拍摄叶片的可见光和中心波长为650,680,720,760,850和950 nm多个波段的近红外图像,获取不同波段的相对反射率值,通过可见光与多个近红外波段结合的回归分析与比较,筛选出精度较高且稳定的模型。经过对比相机三个成像通道,R通道与叶绿素含量(SPAD值)的相关性要高于B和G通道。实验结果表明,植被指数GVI最能反映作物的生长状况,近红外波段760 nm对SPAD值的预测效果最好,最小二乘支持向量机法结合多个植被指数建模的预测精度R2为0.831 4,取得了较为理想的效果。同时使用高光谱成像仪采集水稻叶片的高光谱影像,对比消费级近红外相机成像方式下与高光谱成像方式下得到的植被指数多因子预测模型精度,两者相当。实验证明消费级近红外相机能够获得与高光谱成像仪相近的叶绿素含量估测结果。     

基于GPS的智能农机载高光谱采集系统的初步研究

为了解决精确农业中高密度的和全面的农田信息采集的需要,本系统利用visual basic和map objects对GPS, GIS和RS进行有机集成, 一方面系统通过集成GPS, 能为采集到的光谱数据提供高精度的空间位置属性,实现光谱数据采集、定位和存储一体化; 另一方面通过集成GIS,实现了具有空间属性的光谱数据可视化管理和分析处理, 实时地显示动点轨迹和各图层对应点属性,计算作物微分光谱和植被指数NDVI等功能, 为专家系统和决策支持系统提供充足的信息。     

基于植被特征库的高光谱植被精细分类

目前,高光谱数据精细分类面临两方面问题：一方面,传统单纯利用光谱信息的分类往往难以满足各应用行业对精度的需求,另一方面,基于像元的分类结果受制于椒盐噪声,影响其有效应用。为此,提出了一种基于植被特征库构建与优化的高光谱植被精细分类策略。首先,从高光谱影像中的原始光谱特征出发,结合灰度共生矩阵和局域指示空间分析两类纹理特征,并有针对性地加入了对植被叶绿素、胡萝卜素、花青素和氮素叶面积指数等理化参量敏感的光谱指数特征,构建了完备的植被特征库,以提高植被类别间的可分性;进而对植被特征库进行光谱维优化,提出了基于类对可分性的光谱维优化算法,选择对各类对具有最高识别能力的特征波段,通过迭代使各类别间均达到较高的区分度,并利用最优索引因子法进一步降低数据冗余,以提高分类效率;在进行植被特征库空间维优化时,主要基于地物分布通常具有一定的空间连续性这一理论,提出了基于邻域光谱角距离的植被特征库空间维优化算法,以去除分类结果中的椒盐噪声,提高分类精度和分类图像平滑度。基于航空高光谱数据的植被精细分类验证表明,该方法可以显著提高分类精度,在作物品种识别、精准农业等方面将具有广泛的应用前景。     

近红外光谱技术在土壤养分分析中的研究进展及应用前景

精准农业是近年来国际上农业科学研究的热点领域,是现代信息技术和传统农业紧密结合的产物。近红外光谱技术(NIRS)作为一种无损、实时、准确的分析手段,在土壤学领域的应用逐渐得到了人们的重视,是实现精准农业的有效手段之一。对其目前在土壤学领域的应用进行了介绍和分析,认为NIRS在土壤学领域的发展方向应该是田间信息实时采集技术,即在田间条件下利用便携式NIRS分析仪对土壤养分和农作物苗情进行实时分析和处理,另外NIRS还可以与空间遥感技术相结合,宏观掌握农作物所需营养及其长势信息,从根本上改变我国粗放型农业现状。     

基于多时相航空高光谱遥感影像的冬小麦长势空间变异研究

精准农业技术是基于农田信息在空间和时间上存在的差异而实施的变量管理技术,本研究以2001年～2002年度在国家精准农业研究示范基地开展的冬小麦变量施肥对比试验为基础,获取冬小麦拔节期、灌浆初期及乳熟期的推扫式成像光谱仪(pushbroom hyperspectral imager, PHI)航空高光谱影像数据,提取反映冬小麦长势光谱参数,进行变量施肥处理区与常规处理区冬小麦长势空间变异的对比。研究发现,变量区与对照区光谱反射率分散度最大的区域主要集中在红边及近红外反射平台的附近, 其中,乳熟期冬小麦光谱分散度最大,其次为拔节期和灌浆期。通过对比不同时相冬小麦长势信息,发现拔节期变量区作物长势空间变异程度要高于对照区,经过变量施肥处理后,灌浆期和乳熟期变量施肥区冬小麦长势空间变异程度低于对照区;对冬小麦产量的分析发现,变量区产量的总体空间变异小于对照区,但变量区总体产量略低于对照区。研究表明,利用遥感影像数据,可以及时获取作物长势的空间变异情况,为农业管理的生产、决策及时提供信息。     

结合光谱图像技术和SAM分类法的甘蓝中杂草识别研究

杂草自动识别技术是实现变量喷洒、精准施药的关键,更是制约其实现的瓶颈,因此,准确、快速、无损地实现杂草自动识别已成为精准农业的一个重要研究方向。利用高光谱成像系统采集甘蓝幼苗及小藜、稗草、牛筋草、马唐和狗尾草等五种杂草在1 000～2 500 nm波长区间的高光谱图像数据,在ENVI中经过MNF变换对数据降噪、去相关,并将波段维数从256维降到11维,通过提取感兴趣区域获得标准光谱,最后利用SAM分类法识别甘蓝与杂草,光谱角弧度阈值为0.1弧度时,分类效果良好。在HSI Analyzer中选择训练像元获得标准光谱后,利用SAM分类法识别甘蓝与杂草,并利用人工分类图与SAM分类图比较定量度量杂草的识别正确率,结果表明,当参数设置为5点平滑、0阶导数和7度光谱角度时,分类效果最佳,杂草识别率为80.0%,非杂草类识别率为97.3%,总体识别率为96.8%。应用光谱图像技术与SAM分类法相结合的方法进行杂草检测,充分利用了光谱和图像的融合信息,该方法应用空间的分类算法来建立光谱判别方法的训练集,在像素级别上考察光谱矢量之间的相似性,融合了光谱和图像两者的优势,同时兼顾了准确性和快速性,并且在整场范围内(行间和行内)改善杂草检测范围,为农业精确管理中需要植物精准信息的应用领域提供了相关的分析手段和方法。     

A Crop Image Segmentation and Extraction Algorithm Based on Mask RCNN

The wide variety of crops in the image of agricultural products and the confusion with the surrounding environment information makes it difficult for traditional methods to extract crops accurately and efficiently. In this paper, an automatic extraction algorithm is proposed for crop images based on Mask RCNN. First, the Fruits 360 Dataset label is set with Labelme. Then, the Fruits 360 Dataset is preprocessed. Next, the data are divided into a training set and a test set. Additionally, an improved Mask RCNN network model structure is established using the PyTorch 1.8.1 deep learning framework, and path aggregation and features are added to the network design enhanced functions, optimized region extraction network, and feature pyramid network. The spatial information of the feature map is saved by the bilinear interpolation method in ROIAlign. Finally, the edge accuracy of the segmentation mask is further improved by adding a micro-fully connected layer to the mask branch of the ROI output, employing the Sobel operator to predict the target edge, and adding the edge loss to the loss function. Compared with FCN and Mask RCNN and other image extraction algorithms, the experimental results demonstrate that the improved Mask RCNN algorithm proposed in this paper is better in the precision, Recall, Average precision, Mean Average Precision, and F1 scores of crop image extraction results.     

基于无线数传技术的智能农机载高光谱采集系统的研究

为了解决精确农业中高密度的、全面的农田信息采集、数据无线传输和实时处理分析的需要,文章中所讨论的系统利用计算机技术和无线数传技术对GPS, GIS和RS进行有机集成,一方面系统通过AT89lv52单片机,使差分GPS和高光谱仪有机集成,能为采集到的光谱数据提供高精度的空间位置属性,实现光谱数据采集、定位一体化;另一方面利用nRF905数传模块实现数据采集控制系统与微机的数据信息和控制信息互传;同时利用Visual Basic和Map Objects控件集成GIS,实现了具有空间属性的光谱数据可视化管理和分析处理,实时地显示动点轨迹、各图层对应点属性,计算作物微分光谱和植被指数NDVI等功能,为专家系统和决策支持系统提供充足的信息。     

基于热红外图像处理技术的农作物冠层识别方法研究

为解决农作物冠层热红外图像边缘灰度级分布不均且噪声较大,而传统图像分割方法难以实现其目标区域有效识别的难题,以苗期红小豆冠层热红外图像为研究对象,将模糊神经网络和仿射变换有机结合,提出了基于热红外图像处理技术的农作物冠层识别模型。首先利用五层线性归一化模糊神经网络的自适应特性,选取高斯隶属度函数,自动计算冠层可见光图像识别的推理规则,有效地分割了可见光图像中的冠层区域。通过分析3种分割指标和熵,定量评价可见光图像冠层分割质量。网络迭代38次时,误差精度为0.000 952,该算法平均有效识别率为96.13%,获取可见光冠层图像的像元信息熵值范围为2.454 4~5.198 7,与标准算法所得冠层图像的像元信息熵仅相差0.245 9。然后以取得可见光图像的冠层有效区域为参考图像,采用仿射变换算法,调整优选平移、旋转、缩放等图像变换因子,配准原始热红外图像,提出了基于仿射变换的冠层热红外图像识别方法。对于初始温度范围值在16.35~19.92 ℃的农作物热红外图像,计算选取旋转幅度为1.0和缩放因子为0.9时,作为异源图像的最优配准参数,获取目标图像的最大温差为3.17 ℃,相对于原图像的平均温度值由18.711 ℃下降至17.790 ℃,进而实现了基于热红外图像处理技术的农作物冠层识别。最后以熵的互信息作为监督指标,对农作物冠层热红外图像识别方法进行评价。提出的冠层热红外图像识别方法,所获取的目标图像与初始热红外图像的平均互信息为4.368 7,标准目标图像和初始热红外图像的平均互信息为3.981 8,二者仅相差0.486 9。同时,两种冠层热红外图像的平均温度差值为0.25 ℃,高效消除了原始热红外图像的背景噪声。结果表明本研究方法的有效性和实用性,能够为应用热红外图像反映农作物生理生态信息特征指标参数提供技术借鉴。     

运用PLS算法由小麦冠层反射光谱反演氮素垂直分布

文章提出了利用遥感光谱数据反演小麦冠层氮素垂直分布的化学计量学方法,运用偏最小二乘算法(PLS),穷尽测定的小麦田间冠层可见光和近红外光谱不同波长处的冠层光谱反射率及其组合与小麦不同层次的叶绿素、叶片全氮含量之间的关系。通过2001～2002年的建模和2003～2004年的验证试验,求得了用PLS算法对叶片全氮上层、中层、下层垂直分布估算结果的相关性。表明PLS算法能够用于反演作物冠层生物化学参数的垂直分布。运用PLS的小麦氮素垂直分布的估算方法,较以往单一冠层估算方法精度明显提高,对于生产上迫切需求对作物中、下层叶片氮素状况的监测来指导适时和适量施肥具有指导意义。