土壤铬的航空高光谱间接反演模型及可迁移性研究

铬(Cr)是我国东北黑土区土壤重金属污染评价中的主要目标元素之一,随着航空高光谱技术的引入,C r含量的高光谱反演具备了大范围应用的数据基础,其中影响调查质量的关键是高光谱模型的精度及应用范围.常用的建模方法是利用各类统计学手段进行光谱特征提取并建模,局限性表现为建模结果受样本选择的影响较大,模型泛化能力不强.研究以土...     

高光谱遥感的发展与应用

阐述了高光谱遥感的特点、优势,以及在航空及航天领域的发展情况,列举了几种典型高光谱成像仪的光学系统原理和主要技术指标。在此基础上,概述了高光谱遥感在植被生态、大气环境、地质矿产、海洋、军事等领域的应用情况。最后对高光谱遥感发展趋势提出了几点建议,包括低反射率目标遥感、高信噪比、高空间分辨率及宽覆盖范围等方面。     

基于以太网机群的海量高光谱数据处理系统平台设计

在一些大型图像处理系统中,通过构建服务器机群网络,可实现多台服务器并行处理图像数据流。针对高光谱遥感数据及处理算法特点,设计了基于以太网的服务器机群海量高光谱数据处理系统平台,平台由7台服务器和1台千兆网交换机构组成,其中选择CPU核数不低于8核的4台HP刀片服务器作为并行处理服务器,在服务器机群软件设计中,通过任务分解、算法流水化处理及网络负载均衡等方法来实现并行处理。该系统已应用在某遥感数据处理系统中,多台服务器同时写入SAN盘阵,可实现6 000 Mbps的写入能力。     

高光谱成像技术鉴别菠菜叶片农药残留种类

利用高光谱成像技术无损鉴别菠菜叶片农药残留种类。采用高光谱成像仪采集900~1 700 nm波段内的光谱数据,采用多元散射校正对光谱数据进行预处理。利用主成分分析对不同种类菠菜样品的光谱数据进行分析,结果表明主成分分析能在可视化层面对不同种类的农药残留菠菜样品进行有效判别。另外,将卡方检验特征选择算法分别与支持向量机、朴素贝叶斯、决策树和线性判别分析算法结合,并采用10-fold交叉验证评价方法,筛选出最佳波段和最优判别模型（线性判别模型）。筛选出的8个特征波长为1 439.3,1 442.5,1 445.8,1 449,1 452.3,1 455.5,1 458.7,1 462 nm,模型的预测准确率达到0.993且10次交叉验证的标准差为0.009。结果表明,基于高光谱成像技术能准确地识别菠菜叶片上的农药残留种类。     

温室气体遥感探测仪器发展现状

阐述了温室气体遥感探测技术的发展历程。详细介绍了几种国外先进的高光谱分辨率温室气体遥感探测仪器的设计理念、工作方式、谱段设置和主要技术指标。综述了温室气体探测技术从综合性探测仪器到专用温室气体探测仪器的发展过程,指出了温室气体探测仪器未来发展方向,包括高光谱分辨率、高空间分辨率,宽覆盖范围,短覆盖周期以及高信噪比等。     

温室气体遥感探测仪器发展现状

阐述了温室气体遥感探测技术的发展历程。详细介绍了几种国外先进的高光谱分辨率温室气体遥感探测仪器的设计理念、工作方式、谱段设置和主要技术指标。综述了温室气体探测技术从综合性探测仪器到专用温室气体探测仪器的发展过程,指出了温室气体探测仪器未来发展方向,包括高光谱分辨率、高空间分辨率,宽覆盖范围,短覆盖周期以及高信噪比等。     

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。     

Synthesis and characterization of four alkyl 2‐cyanoacrylate monomers and their precursors for use in latent fingerprint detection

Four novel cyanoacrylates, 2‐cyanoethyl 2‐cyanoacrylate, 1‐cyanoethyl 2‐cyanoacrylate, trideuteromethyl 2‐cyanoacrylate and pentadeuteroethyl 2‐cyanoacrylate have been synthesized using a Diels‐Alder protection/deprotection route involving anthracene. The common route for the synthesis of alkyl 2‐cyanoacrylates was found to be unsatisfactory for the production of small quantities of the targeted cyanoacrylates, which have potential as reagents for the mid‐infrared spectral imaging of fingerprints on difficult surfaces. © 2010 Wiley Periodicals, Inc. J Polym Sci Part A: Polym Chem, 2010     

Rapid Detection of Different Types of Soil Nitrogen Using Near-Infrared Hyperspectral Imaging

Rapid and accurate determination of soil nitrogen supply capacity by detecting nitrogen content plays an important role in guiding agricultural production activities. In this study, near-infrared hyperspectral imaging (NIR-HSI) combined with two spectral preprocessing algorithms, two characteristic wavelength selection algorithms and two machine learning algorithms were applied to determine the content of soil nitrogen. Two types of soils (laterite and loess, collected in 2020) and three types of nitrogen fertilizers, namely, ammonium bicarbonate (ammonium nitrogen, NH₄-N), sodium nitrate (nitrate nitrogen, NO₃-N) and urea (urea nitrogen, urea-N), were studied. The NIR characteristic peaks of three types of nitrogen were assigned and regression models were established. By comparing the model average performance indexes after 100 runs, the best model suitable for the detection of nitrogen in different types was obtained. For NH₄-N, R²_p = 0.92, RMSE_P = 0.77% and RPD = 3.63; for NO₃-N, R²_p = 0.92, RMSE_P = 0.74% and RPD = 4.17; for urea-N, R²_p = 0.96, RMSE_P = 0.57% and RPD = 5.24. It can therefore be concluded that HSI spectroscopy combined with multivariate models is suitable for the high-precision detection of various soil N in soils. This study provided a research basis for the development of precision agriculture in the future.     

RETRACTED: Feature extraction from hyperspectral data under the support of fractal signal algorithm

This article has been retracted.