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相似文献
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1.
基于Mann-Whitney非参数检验和SVM的竹类高光谱识别   总被引:1,自引:0,他引:1  
以毛竹、雷竹和孝顺竹野外高光谱数据为基础,在非参数统计理论和模式识别的基础上,提出了利用Mann-Whitney非参数检验筛选竹类间最佳特征区分波段及利用支持向量机识别竹类的问题.研究结果表明:(1)毛竹与雷竹之间的最佳区分波段为503~655,689~732,757~1 000,1 038~1 084,1 238~1...  相似文献   

2.
茶叶种类识别和等级划分的实践意义重大。成像光谱技术较传统检测、识别手段具有图谱合一及快速无损等优势。获取了君山银针、无锡白茶、信阳毛尖、和六安瓜片4种外观相近的线条形茶叶的短波红外(1 000~2 500 nm)高光谱图像。首先利用最小噪声分数(MNF)和非参数权重特征提取(NWFE)将高维高光谱数据投影到低维子空间,然后用单因素方差分析(ANOVA)重新评估投影特征的可分性并选择对茶叶识别较为有效子空间,同时考虑到“光谱和特征”能较好地表征物质反射属性,将选择的投影子空间MNF1,MNF2,MNF4,MNF6,MNF8,NWFE1,NWFE2,及“光谱和特征”一起作为光谱特征集并用SVM分类器获得光谱特征下像元的分类结果。另一方面,利用图像本质分解(IID)算法将高光谱图像的光谱分解为自身反射光谱R与阴影成分S;在均质性较优的光谱范围(1 006~1 900 nm)按照光谱距离对R求取梯度图像并用分水岭算法实现了图像空间分割,得到空间相关度较高的分割子块。最后,将像元分类和图像分割结果进行融合,具体:在每个图像分割子块中,重新统计像元分类结果并按照最大投票法对整个子块的类别进行赋值,也即联合光谱-空间信息的茶叶识别模型。结果表明,构建的模型对4种茶叶的识别结果较为满意,在仅为约1%水平的训练样本下,茶叶的总体分类精度达94.3%,Kappa系数为0.92。该模型还较好地克服了茶叶光谱的“同物异谱”现象,并期待方法对实践生产具有指导意义。  相似文献   

3.
将赤潮藻生长过程中产生的荧光溶解有机物(fluorescent dissolved organic matter,FDOM)的三维荧光光谱与主成分分析相结合,尝试建立了我国沿海10种常见赤潮藻的识别测定技术.用主成分分析提取三维荧光光谱第一主成分载荷谱作为识别特征谱,建立了浮游植物荧光特征谱库,在此基础上利用Bayes...  相似文献   

4.
为了建立多光谱参数用于草莓成熟度的自动识别,采用高光谱图像技术,通过提取草莓样本ROI的平均光谱,计算已有的八个成熟度参数Ind1,Ind2,Ind3,IAD,I1,I2,I3,I4的参数值,并结合Fisher线性判别法判断八个参数对于三种成熟度(成熟、接近成熟、未成熟)草莓样本的分类识别效果,发现基于I4参数的线性判别分析模型的识别效果最佳,建模集和预测集识别准确率分别为90%和91.67%;基于草莓样本的光谱特征,提取与草莓成熟度相关的三个波长535,675和980 nm,并基于这三个波长和已有的参数形式,构建了四个用于草莓成熟度检测的新参数:i1,i2,i3,i4,通过Fisher线性判别法判断四个参数的分类识别效果,发现基于参数i1,i2和i4的线性判别分析模型的识别效果均比参数I4好,建模集和预测集识别准确率为95.83%,95.83%,95.83%和95%,95%,96.67%。结果表明新建立的多光谱参数i1,i2和i4可以用于草莓成熟度的自动分类识别,为草莓成熟度的在线检测提供了理论依据。  相似文献   

5.
基于ICA与SVM算法的高光谱遥感影像分类   总被引:5,自引:0,他引:5  
提出了一种利用独立分量分析(ICA)与支撑向量机(SVM)算法进行高光谱遥感影像分类的新方法。采用ICA算法对高光谱遥感影像(PHI传感器获取,80波段)进行了特征提取,并以提取出的影像数据(光谱维数为20)构建SVM分类器。对SVM算法进行核函数删选与参数寻优后,发现采用RBF核的SVM算法(C=103,γ=0.05)分类结果最佳,分类精度与Kappa系数分别达94.5127%与0.935 1,优于BP-神经网络(分类精度39.4758%,Kappa系数0.315 5)、波谱角分类(分类精度80.282 6,Kappa系数0.770 9)、最小距离分类(分类精度85.462 7%,Kappa系数0.827 7)以及最大似然分类(分类精度86.015 6%,Kappa系数0.835 1)4种方法。针对分类结果常出现的"椒盐"现象,利用形态学算子对SVM(RBF核)分类结果进行了类别集群处理,将分类精度与Kappa系数分别提高至94.758 4%与0.938 0,获得了更接近实况的分类图像。结果表明:ICA结合SVM算法准确率高,是高光谱遥感影像分类的优选方法,且类别集群是优化影像分类的有效方法之一。  相似文献   

6.
基于水体光谱特性的赤潮分布信息MODIS遥感提取   总被引:2,自引:0,他引:2  
赤潮监测对于赤潮治理、预防,减少赤潮危害有着重要作用.通过分析东海赤潮多发区域实测遥感反射率曲线,比较赤潮水体与非赤潮水体的光谱特性差异,发展了一种针对MODIS传感器的赤潮水体分布信息遥感提取方法.应用实测资料对提取方法进行验证,发现在119组实测数据中,只有一组不能正确识别.将算法应用于MODIS卫星资料,对200...  相似文献   

7.
针对典型目标识别问题,提出了一种基于投影寻踪的高光谱目标识别算法。先对高光谱图像进行最小噪声分离变换,计算出本征维度,同时对图像去噪,然后采用信息散度作为投影指标,对投影指标值自适应分割,得到所要提取的波谱曲线,最后用光谱角匹配识别出目标及其位置。高光谱图像验证结果表明,该方法有效地去除了图像噪声,而且能够快速、可靠地提取端元并识别出目标。  相似文献   

8.
基于高光谱图像和判别分析的草地早熟禾品种识别研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用高光谱成像技术(550~1 000nm),采集了6个草地早熟禾品种新鲜叶片的高光谱图像,提取了叶片的光谱信息,运用Wilks’Lambda逐步判别分析法,从94个波段中选择了9个特征波段,根据特征波段的光谱信息,采用Fisher线性判别法,构建草地早熟禾品种的判别分析模型。结果表明,选择3个、6个和9个波段组合,对120个训练样本的识别正确率分别为98.3%,100%和100%,对60个测试样本的识别正确率分别为83.3%,96.7%和100%,说明以9个特征波段的光谱信息构建的草地早熟禾品种判别模型是合适的,利用高光谱成像技术结合判别分析法,为快速识别草地早熟禾品种提供了一种新的方法。  相似文献   

9.
黄敏  朱晓  朱启兵  冯朝丽 《光子学报》2014,41(7):868-873
玉米种子的形态特征是玉米品种识别的重要因素之一.采用高光谱成像系统获取9个品种共432粒玉米种子的高光谱反射图像,对图像进行校正和预处理,提取每个样本在563.6~911.4 nm共55个波段范围内的形状特征.分别利用单波段、多波段和全波段下的玉米种子形状特征结合偏最小二乘判别法进行模型分类.结果显示,全波段范围内训练集和测试集的平均正确识别率达到98.31%和93.98%,均优于多波段和单波段的正确识别率.研究表明,该方法能充分利用高光谱图像中可见光和近红外区域的有效特征信息,较准确地鉴别玉米品种,为玉米品种的自动识别领域提供了一种新方法.  相似文献   

10.
基于高光谱图像的玉米种子特征提取与识别   总被引:8,自引:2,他引:6  
玉米种子的形态特征是玉米品种识别的重要因素之一.采用高光谱成像系统获取9个品种共432粒玉米种子的高光谱反射图像,对图像进行校正和预处理,提取每个样本在563.6~911.4nm共55个波段范围内的形状特征.分别利用单波段、多波段和全波段下的玉米种子形状特征结合偏最小二乘判别法进行模型分类.结果显示,全波段范围内训练集和测试集的平均正确识别率达到98.31%和93.98%,均优于多波段和单波段的正确识别率.研究表明,该方法能充分利用高光谱图像中可见光和近红外区域的有效特征信息,较准确地鉴别玉米品种,为玉米品种的自动识别领域提供了一种新方法.  相似文献   

11.
基于机载激光雷达监测海洋赤潮模型研究   总被引:5,自引:4,他引:1  
马泳  林宏  冀航  陈慧 《光子学报》2007,36(2):344-349
提出了基于机载激光雷达应用于海洋赤潮的监测与预报方法,以检测激光水下后向散射光信号,实现对海洋赤潮藻密度信息的获取.引入赤潮藻散射系数的概念,建立了机载激光雷达的赤潮藻散射系数探测模型.通过仿真计算,证明该模型可以有效评估出赤潮藻密度的大小,进而实现对赤潮消长过程的判断.  相似文献   

12.
The Study on Infrared Scattering of Red Tide   总被引:1,自引:0,他引:1  
Based on analyzing the infrared laser’s transmitting characteristic in the seawater, the concept about the red tide infrared scattering coefficient is introduced. By analyzing the relationship between the red tide infrared scattering coefficient and the red tide’s density, we bring forward a new method of monitoring the red tide based on detecting the red tide infrared scattering coefficient. According to Mie scattering theory, the scattering efficiency factor and the scattering phase function of the red tide particles in the ocean are simulated and calculated. The result proves that, as the radiuses of the red tide particles increase, the scattering efficiency factor oscillates, and the swing decreases gradually, and then approaches to 2. From the results of the scattering phase function, it can find that the scattering of the red tide particles is mainly a forward scattering for the infrared laser. Therefore, by analyzing the scattering efficiency factor and the scattering phase function of the red tide particles in the ocean, it can prove the feasibility of this red tide monitoring method in theory.  相似文献   

13.
基于近红外高光谱成像技术的干制红枣品种鉴别   总被引:4,自引:0,他引:4  
为实现干制红枣的快速鉴别,提出了一种基于近红外高光谱成像技术的鉴别方法。采集四个品种共240个样本干制红枣的近红外高光谱图像(1 000~1 600 nm)。通过主成分分析法(principal component analysis,PCA)、载荷系数法(x-Loading Weights,x-LW)和连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)分别提取7个、8个和10个特征波长;基于灰度共生矩阵(gray level co-occurrence matrix, GLCM)提取第一主成分图像的纹理特征。分别以光谱特征、纹理特征、光谱和纹理融合特征作为输入,建立偏最小二乘判别分析(partial least squares-discriminant analysis,PLS-DA)、反向传播神经网络(back-propagation neural network,BPNN)和最小二乘支持向量机(least squares support vector machines,LS-SVM)模型。结果显示,基于融合特征的模型鉴别率高于分别基于光谱特征或纹理特征的模型鉴别率;基于融合特征的BPNN模型的结果最优,对预测集样本鉴别正确率为100%。说明近红外高光谱成像技术可用于干制红枣品种的快速鉴别。  相似文献   

14.
提升机载吊舱的后勤保障能力,适应吊舱测试中多型号、多故障类型和测试环境动态变化的测试要求,是打赢现代化战争的重要保障。支持向量机(SVM)算法适用于小样本、高维度、非线性分类问题,SVM相关参数是影响算法性能的重要因素。基于K-CV算法和粒子群算法两种改进的SVM模型可以实现SVM参数优化,K-CV算法可以交叉验证优化模型参数,粒子群算法可以对SVM参数进行动态寻优,建立多核SVM吊舱故障诊断模型。两种算法都可以提高吊舱故障诊断模型的准确率,提高模型的学习能力和泛化能力,有效对吊舱的故障进行定量和定位诊断。  相似文献   

15.
基于生物光学算法的海洋赤潮监测   总被引:1,自引:1,他引:1  
马泳  林宏  艾青  梁梦凡 《光学学报》2008,28(1):7-11
机载海洋激光雷达具有高效搜索的能力,已成为海洋环境监测的重要手段。以机载蓝绿激光雷达监测海洋赤潮为研究应用背景,通过检测海洋中叶绿素的质量浓度来实现对海洋赤潮消长信息的获取。在分析海水固有光学性质的基础上,基于生物光学算法,构建了机载蓝绿激光雷达后向散射信号检测的的叶绿素质量浓度监测模型。仿真计算证明该模型能够有效探测出叶绿素质量浓度的大小,为机载海洋赤潮监测增加了一种方法。  相似文献   

16.
赤潮光谱特征及其形成机制   总被引:8,自引:3,他引:8  
采用海面以上光谱测量方法 (Above water method),利用美国FieldSpec® Dual VNIR光谱仪测量了丹麦细柱藻、中肋骨条藻、海洋褐胞藻等三种浮游植物赤潮以及红色中缢虫这一原生动物赤潮的离水辐射光谱数据。强调赤潮与正常海水的光谱差异在于687~728 nm波段的特征反射峰,指出了浮游植物赤潮与原生动物赤潮间的显著光谱差异,并认为可据此进行某些赤潮种类的遥感识别。给出了浮游植物赤潮光谱反射峰、吸收峰成因;红色中缢虫这一原生动物引起的水色异常,与其体内的共生藻类及浮游植物色素碎屑有关;其摄食偏好、与藻类的共生特性研究以及藻类常温下的荧光发射特性研究,将有助于加深对于红色中缢虫赤潮光谱成因的认识。  相似文献   

17.
瞬态光谱法确定环氧丙烷DDT过程中起主导作用的基团   总被引:1,自引:1,他引:0  
解决了燃料爆燃转爆轰(DDT)过程初始阶段弱辐射瞬态光谱测试问题、反应中间产物辐射相对强度定标问题和瞬态光谱测试系统同步控制问题后,从爆炸激波管的6个不同侧窗,拍摄了环氧丙烷DDT过程不同距离处的曝光时间为2~8 μs、分辨率达到0.2 nm的瞬态发射光谱。对所测光谱进行相对强度定标后,得到了主要反应中间产物光辐射强度随燃烧波阵面传播距离的变化曲线, 此曲线反映出DDT过程中反应中间产物的发展过程和其相应的浓度变化。结果显示,在爆燃阶段,燃烧气体的化学反应速率平缓增加,反应中间产物浓度逐渐增大;但在爆燃转爆轰的瞬间,反应急剧增快,反应中间产物的浓度突跃式地成倍增大。其中CO分子和CHO,OH自由基的浓度增幅显著大于其他反应产物,表明这几个基团是环氧丙烷爆燃转爆轰过程中起主导作用的重要基团。  相似文献   

18.
基于高光谱成像技术的稻谷品种鉴别研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
许多不同的稻谷品种看起来很相似,但它们的化学成分和最终产品质量却有很大差别,每年因品种混淆而造成巨大的经济损失,对稻谷品种的鉴别是发展优质粮食工程的现实需要,为此提出了一种采用高光谱成像技术实现稻谷品种无损快速鉴别的方法。主要研究内容和结果如下:(1)在全波段388~1 000 nm范围内采集5个品种共150粒的稻谷高光谱反射率数据,筛选出差异明显的波段(600~800 nm),将此波段内每个品种的反射率进行Stacked计算和curve-smoothing平滑处理以增加其区分度。(2)对5种稻谷经平滑处理后的反射率数据做主成分分析,找到权值系数最大的波长位于680 nm,将其作为特征波长。加载特征波长下的纹理图像,计算每粒稻谷样品的纹理特征参数:均值(Mean)、方差(Variance)、信息熵(Entropy)和偏差(Skewness)。利用阈值分割的方法将目标与背景区分开,计算每粒稻谷形态特征参数:面积像素数/pixels2、边界的周长/pixels、长轴长度/pixels、短轴长度/pixels。结合稻谷的纹理特征参数和形态特征参数,比较Fisher判别分析模型、偏最小二乘回归模型(PLSR)和人工神经网络模型(ANN)对稻谷品种鉴别的效果。(3)结果显示,Fisher判别分析中函数1和函数2的累计方差贡献率达到93%,能够较好地解释稻谷的品种信息。将样本的函数值与组质心的平方马氏距离(Mahalanobis)做比较,值相近的作为同一分组类别,对稻谷品种的整体识别正确率能达到95.3%;偏最小二成回归模型:Y品种=0.03X均值-0.36X方差-0.24X信息熵+0.37X偏差+0.31X面积-0.32X周长-0.39X长轴长度+0.45X短轴长度,该回归模型相关系数r=0.98,校正均方根RMESS=0.29,交叉验证均方根PMESSCV=0.32,对稻谷的品种鉴别正确率能达到95%;构建的ANN模型为具有sigmoid隐含和softmax输出神经元的双层前馈网络,对150个样品按70%∶15%∶15%的比例随机划分训练集、测试集、验证集,选择共轭梯度法(scaled conjugate gradient)作为训练算法,以交叉熵(cross-entropy)作为模型的评价指标,对稻谷品种鉴别的正确率可达到98%。稻谷品种鉴别的ANN模型在分类精度上优于Fisher判别和PLSR,选择特征波长下的图像信息建立稻谷品种识别的ANN模型,对稻谷品种的无损快速鉴别具有重要指导意义。  相似文献   

19.
可见-近红外高光谱图像技术快速鉴别激光打印墨粉   总被引:2,自引:2,他引:0       下载免费PDF全文
刘猛  申思  王楠 《发光学报》2017,38(5):662-668
为了使用快速、无损的方法区分激光打印文件使用的墨粉种类,利用高光谱成像技术结合化学计量法对6种激光打印墨粉的光谱数据进行建模和种类鉴别的研究。利用可见-近红外高光谱成像仪采集400~1 000 nm波段内的光谱数据,采用Savitzky Golay平滑、标准化、多元散射校正和标准正态变量变换4种方法分别对光谱数据进行预处理,而后分别建立随机森林(RF)、K最近邻(KNN)、支持向量机(SVM)、偏最小二乘判别分析(PLS-DA)和簇类独立软模式(SIMCA)模型,进而实现激光打印墨粉的种类鉴别。利用准确率、拒识率和误识率3个指标作为模型评价标准。实验结果显示,SVM和PLS-DA模型的效果最佳,准确率为100%,拒识率和误识率为0。基于可见-近红外高光谱成像技术可以实现激光打印墨粉的快速种类鉴别。  相似文献   

20.
红色系矿物颜料曾被艺术家们大量地使用在古画和古建筑上.正确地识别出不同种类的红色系颜料对于文物监测与修复具有重要意义.传统的颜料识别主要依靠化学分析,不仅识别速度慢、识别范围小,而且对文物进行取样操作会造成文物的永久损伤.高光谱技术对颜料进行无损识别可以很好地解决这些问题.选用辰砂、胭脂、银朱、朱膘、朱砂、赭石、赭粉、...  相似文献   

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