光谱特征

摘要： 高寒草甸毒草化是青藏高原草地生态系统面临的主要问题之一。高寒草甸毒草分类技术对草地群落的变化具有及时监测和科学防控的重要意义。近年来,毒草种类及危害面积急剧增加,传统人工实地调查耗时费力、调查结果代表性差。同时毒草在地域分布上具有一定的差异性,依靠人力难以实现大面积调查。高光谱遥感技术凭借分辨率高、波段多、图谱合一等特点,在毒草精细分类中表现出巨大的优势,可满足快速、准确、大尺度获取毒草发生面积的需求。已有学者对草地植物的光谱反射特征开展了研究,证明采用植物光谱反射特征可有效区分其种类。但是,目前尚缺乏针对草地有毒植物光谱特征变量的筛选及构建基于毒草光谱特征的预测分类模型。本研究利用SOC710VP近红外高光谱成像仪,在甘肃省天祝县和玛曲县境内高寒草甸上采集黄花棘豆(Oxytropis ochrocephala)、宽苞棘豆(O latibracteata)、多枝黄芪(Astragalus polycladus)、长毛风毛菊(Saussurea hieracioides)、黄帚橐吾(Ligularia virgaurea)、乳白香青(Anaphalis lactea)、葵花大蓟(Cirsium souliei)、瑞香狼毒(Stellera chamaejasme)、密花香薷(Elsholtzia densa)、露蕊乌头(Aconitum gymnandrum)、碎米蕨叶马先蒿(Pedicularis cheilanrthifolia)11种主要毒草野外光谱数据,采用Savitzky-Golay卷积平滑算法(SG)对原始光谱值进行去噪,使用一阶微分导数(FD)开展光谱特征分析,利用典型判别分析(CDA)对选用的16种光谱特征变量标准化得分系数绝对值进行排序,然后从大到小分别添加到随机森林(RF)、支持向量机-径向核函数(SVM-RBF)、 k最邻近分类(KNN)、朴素贝叶斯(NB)、决策树(CART)5种算法中构建分类模型并筛选最佳特征变量,使用混淆矩阵评价分类效果。结果表明:(1)16个光谱特征变量典型判别分析(CDA)总体分类精度为92.34%,R^(2)=0.89;(2)筛选出最佳分类光谱特征变量为绿峰幅值(Mg)、蓝边面积(Ab)、红边幅值(Mre)、红边面积(Are)、红边位置(Lre)、 NDVI2、 RVI1;(3)将筛选出的7个光谱特征变量用于毒草分类,结果支持向量机-径向核函数(SVM-RBF)分类效果最好,精度达96.45%。

摘要： 生物炭(BC)施加至土壤后会释放出溶解性有机质(DOM),能够改变土壤DOM的含量和化学性质,进而对土壤DOM的环境行为产生重要影响。BC DOM的分子组成和结构决定了其复杂的环境行为,然而目前针对其分子量组分的研究几乎为空白。本研究以稻秆和猪粪为原料,在300,400和500°C分别制备生物炭,利用纯水萃取-过滤得到DOM,采用超滤方法将其分离为5 kDa(千道尔顿)组分。通过溶解性有机碳(DOC)、紫外-可见光光谱(UV-Vis)、三维荧光光光谱结合区域体积积分(EEM-FRI)系统解析了BC DOM中不同分子量级组分的含量和光谱特征。结果显示,不同裂解温度下稻秆和猪粪BC DOM的DOC在5 kDa组分中的分布分别为42%~60%,16%~23%和23~29%,α_(254)的分布范围分别为4%~27%,8%~49%和26%~81%。表明BC DOM的DOC主要分布在5 kDa组分。400和500°C下BC DOM中>5和1~5 kDa组分的分子量和芳香度明显高于300°C下。相比而言,稻秆BC DOM中>5 kDa组分比猪粪的含有更多的芳香族结构,而猪粪BC DOM中5 kDa组分的FI和BIX基本呈现依次降低趋势,而HIX值则呈现出依次升高的趋势,结果表明BC DOM中高分子量组分富集了较多的具有高芳香性和高腐殖化程度的有机组分。研究结果将进一步提升对BC DOM的分子量组成和结构特征的认识,同时可以为准确评估BC DOM的环境行为提供重要的基础数据。

摘要： 为探索利用单时相多光谱影像提取黄河三角洲湿地盐地碱蓬的空间分布信息,本文研究使用2017年9月29日Sentinel-2A影像,在分析该区域6种典型地物光谱特征的基础上,筛选出用于区分盐地碱蓬与其他地物的特征波段。综合特征波段和归一化植被指数构建决策树,对黄河三角洲湿地盐地碱蓬的空间分布信息进行了提取。提取结果表明,该方法的验证精度为:精确率81.98%,召回率91.11%,准确率87.40%。同时也证明了Sentinel-2A影像可作为理想的数据源且利用单时相多光谱影像构造的提取条件能够有效地提取盐地碱蓬空间分布信息。

摘要： 卫星云图分类一直都是气象领域的研究热点之一,但存在同一云型光谱特征不同、不同云型光谱特征相同以及主要利用点云光谱特征而忽视空间特征等问题。针对以上问题,提出一种基于CNN-LSTM网络的卫星云图云分类方法,充分利用光谱信息和空间信息来提升云分类准确率。首先,根据云的物理特性对光谱特征进行筛选,并结合点云的正方形邻域作为点云的空间信息;然后,通过卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)自动提取空间特征,解决了单用光谱特征分类难的问题;最后,在此基础上结合长短时记忆网络(Long short-term memory,LSTM)提取的空间局部差异特征,为卫星云图分类提供多角度特征,解决了云块空间结构相似导致误判的问题。实验结果表明,所提方法对卫星云图的整体分类准确率达到93.4%,相比单一CNN方法的整体云分类准确率提高了2.7%。

摘要： 基于海洋一号C(HY-1C)卫星海岸带成像仪(CZI)遥感影像,提出了一种基于最优特征集的支持向量机海冰分类方法。分别提取CZI影像的光谱特征和纹理特征,采用基于距离可分性的判据进行特征选择,得到最优特征集,以最优特征集作为支持向量机分类器输入,分别对3期辽东湾海域CZI影像开展海冰分类实验和结果分析。结果表明:本文方法得到的海冰分类结果精度优于仅利用光谱特征或纹理特征的海冰分类精度;基于本文方法的3期影像的海冰分类精度均较高,2020年12月19日、2021年1月10日与2021年1月16日的海冰分类总体精度分别为93.67%、91.75%、84.89%,均在80%以上;利用海冰分类结果图估算海冰面积,发现3期辽东湾海冰面积依次增大,最大约为11998.98 km^(2)。

摘要： 为揭示农业废弃有机物还田对土壤溶解性有机质(DOM)特性的影响,本研究通过淹水土培试验,结合紫外-荧光光谱技术和平行因子分析法,探究了土壤DOM含量、结构与组分对秸秆、牛粪及其堆肥产品输入的响应特征。结果表明,相比于对照组,添加秸秆、堆肥秸秆、牛粪和堆肥牛粪的处理组均明显提高了培养初期土壤溶解性有机碳(DOC)含量,降低了培养初期土壤DOM类蛋白组分含量(降幅分别为80.23%、83.89%、37.21%和86.68%),整体上提高了各时期土壤DOM的芳香性和疏水组分含量,堆肥产品还显著提高了土壤DOM腐殖化程度(P<0.05)。随着培养时间延长,各处理组土壤DOC、DOM类蛋白组分及类腐殖质组分含量均不同程度降低,且类蛋白组分降幅远高于类腐殖质组分。与添加秸秆相比,添加堆肥秸秆明显降低了培养初期、中期和末期的土壤DOC含量(降幅分别为60.78%、33.77%和45.53%)和DOM类蛋白组分含量(降幅分别为19.94%、34.75%和57.28%);而与牛粪处理组相比,堆肥牛粪处理组土壤DOC含量在各时期无明显改变,但芳香性、疏水组分含量和腐殖化水平均不同程度升高。研究表明,秸秆和牛粪还田整体上降低了土壤DOM中类蛋白组分含量,其堆肥产品均提升了土壤DOM的腐殖化水平,但两者的作用效果存在明显差异。

摘要： 土壤盐渍化是制约黄河三角洲农业发展的关键问题,及时准确地掌握土壤盐渍化信息对土地资源保护和开发利用具有积极意义。本研究以黄河三角洲核心区域垦利区2019年4月17日的Sentinel-2遥感影像为数据源,在ENVI和e Cognition软件支持下,利用灰度共生矩阵法提取遥感影像的二阶矩、对比度、熵、相关性等纹理特征信息,结合归一化植被指数(NDVI)、盐分指数(SI)等光谱特征信息,通过预设分类规则实现对黄河三角洲垦利区的盐渍土分类。结果表明,加入二阶矩、对比度、熵、相关性4个纹理特征统计量,再结合光谱信息对垦利区盐渍土进行分类,总体分类精度为92.4%,Kappa系数为0.89,相较于仅利用光谱信息的分类方法,总分类精度提高了10.5个百分点;各分类类别的生产者精度与使用者精度较仅依靠光谱信息分类的分类结果均明显提高,其中中度盐渍土的分类效果最好,其生产者精度与使用者精度最高,分别为95.0%、95.9%。本研究提出利用遥感光谱结合纹理特征实现滨海区盐渍土信息的提取方法,提高了盐渍土分类精度,为准确掌握研究区土壤盐渍化信息提供了新途径。

摘要： 为了更有效地掌握赣南脐橙时空变化,基于2015年Landsat8影像,利用ENVI软件对研究区脐橙种植区进行特征提取,使用ENVI深度学习扩展模块建立脐橙分类模型,将分类模型应用于1990—2020年Landsat影像,得到30年间7个时期的脐橙提取结果,最后对赣南脐橙典型种植区域信丰、安远、寻乌三个县进行脐橙种植区的时空变化研究,探讨影响脐橙分布的因素及其发展趋势,为农户进行脐橙种植与面积评估等提供一定的科学依据与有效指导。

摘要： 为了提高松材线虫病树的监测效率,减少其对林业生产造成的损失,提出一种基于多特征提取与注意力机制深度学习的高分辨率影像松材线虫病树识别方法。该方法首先在高分辨率遥感影像上提取松材线虫病树的光谱特征、空间特征等多特征,然后进行Relief特征选择算法,取特征权重前8个特征进行病树识别,发现选择差值植被指数DVI(difference vegetation index)、OHTA颜色模型的I2和I3分量作为病树与非病树的光谱特征较为合适,再运用DBscan空间聚类算法对光谱特征识别结果进行聚类,得到疑似病树像元集,此多特征识别方法识别病树的平均检测准确率为78.23%。以VGG(visual geometry group network)神经网络模型作为参考,建立VGG-S(simplification,即针对松材线虫病树进行简化)和VGG-A(attention module,即结合注意力机制)神经网络,并将人工判读生成的病树样本集和非病树样本集作为其训练样本。用以上两种不同的方法对疑似病树像元集进行识别,其中VGG-S平均检测准确率为82.61%,VGG-A的平均检测准确率为85.45%。结果表明,采用多特征和VGG-A相结合的方法在高分辨率遥感影像上识别松材线虫病树识别准确率更高。

摘要： 利用田间试验,探讨生物炭与强还原处理(RSD)对退化设施蔬菜土壤可溶性有机质(DOM)的影响。处理为对照(CK)、生物炭修复(BC)、淹水(SF)、淹水覆膜(SFF)、强还原修复(RSD)、RSD与生物炭联合修复(RSD+BC),对比研究不同处理对0—20,20—40 cm土壤DOM含量及光谱特征的影响。结果表明:0—20 cm土层中,相比CK,其他处理土壤pH均显著增加,BC、SF、SFF和RSD处理的NO_(3)^(-)—N含量分别降低31.9%,59.4%,40.0%和22.3%(P<0.05)。RSD处理可溶性有机氮(DON)含量显著提高;RSD和RSD+BC处理的可溶性有机碳(DOC)含量分别显著提高188.2%和201.4%(P<0.05),DOC/DON比值增加,但使DOM芳香化程度和腐殖化程度降低,结构变得简单。土壤DOM组分以类富里酸和类腐殖酸物质为主,且RSD+BC处理的荧光强度达到最大。对于20—40 cm土层,各处理的荧光强度和DOC含量均显著降低,但相比CK,RSD和RSD+BC处理的DOC含量仍显著增加(P<0.05),而BC和RSD+BC处理使得DON含量降低。综上,RSD+BC联合修复短期内可以减缓土壤酸化,提升土壤DOC含量,但降低土壤DOM芳香化和腐殖化程度。研究结果可为退化设施蔬菜地土壤修复和环境风险评价提供科学参考。

摘要： 探明大型海藻覆盖度、生物量,是实现近岸海藻资源可持续利用的基础.不同于传统的样方调查法,遥感技术可实现大范围,长时间的动态监测,而藻体本身光谱特征是其遥感监测的理论基础.本文采用地物光谱仪测定了枸杞岛潮间带三种常见藻种:孔石莼(Ulva pertusa)、鼠尾藻(Sargassum thunbergii)、角叉菜(Chondrus ocellatus)的光谱特征,通过微分变换、主成分分析及机器学习法,对不同海藻的光谱特征进行了识别与分析.结果表明,1)三种海藻间光谱差异性较大,孔石莼的反射率在波长为554nm处存在一个波峰,在波长为669nm处出现一个波谷;鼠尾藻反射率光谱明显低于孔石莼,且其波形平缓,波长为596nm、643nm处存在两个波峰;角叉菜在波长为536nm处存在一个波谷,在648nm、678nm处存在波峰.2)光谱曲线的一阶导数中,孔石莼的区分波段为486-492nm、494-501nm、554-595nm、631-642nm、808-813nm;鼠尾藻的区分波段为797-807nm;角叉菜为439-450nm、517-536nm、643-648nm、662-669nm;二阶导数中,孔石莼的区分波段为544-555nm、592-596nm、613-619nm、641-653nm、657-662nm;角叉菜为497-502nm、634-640nm、670-687nm.3)支持向量机模型(SVM)可高效、准确地对三种海藻进行区分,准确度为100％.

摘要： 运用三维荧光光谱(EEMs)技术结合平行因子分析法(PARAFAC)及紫外-可见光谱技术(UV-vis),对周村水库四季变化过程中溶解性有机物(DOM)的分布及光谱特征进行了分析.结果表明:周村水库表层水体的氮素(总氮和溶解性总氮)和有机物(总有机碳和溶解性有机碳)的季节性差异显著,并且水库冬、春两季TN较多、TOC较少;表层水体DOM夏、秋两季的吸收系数a254和a355均高于冬、春季节,与有机物的分布相一致;四季的E3/E4均大于3.5,说明DOM以富里酸为主,E2/E3比值表明富里酸占DOM的比例夏、秋两季高于冬、春季节,除夏季外水库表层水体SR均大于1,显示DOM主要为生物源;三维荧光通过PARAFAC解析出3种组分,分别为类腐殖质(C1)、可见区富里酸(C2)和类蛋白(C3);对3个组分进行相关性分析,结果显示,C1、C2、C3之间具有显著的相关性(p<0.01);DOM的总荧光强度及各组分的荧光强度均呈现出夏秋季高、冬春季低的特征,总荧光强度最大值为夏季的(1993.52±40.84)A.U.,最小值为春季的(1074.10±113.63)A.U.;周村水库各个季节间的DOM总荧光强度和荧光组分C1的荧光强度除夏、秋外均呈现显著的差异性(p<0.05),组分C2和C3的荧光强度均呈现显著差异性(p<0.05);周村水库四季的DOM生物源指数(BIX)为0.8~1.0,表明水库DOM具有较强的自生源特征,与腐殖程度指标(HIX)的结果相吻合;PCA分析显示,周村水库表层水体DOM的光谱特征差异明显,夏、秋两季的DOM光谱特征相近,冬、春两季的水体DOM特征相似;并且组分C1、C2、C3与DOM特征参数(FI、β:α)及溶解性有机碳(DOC)呈显著相关性(p<0.01).通过对周村水库水体四季的DOM光谱特征进行研究,可以进一步分析水库水体的有机物污染特征,并为水库水质管理提供技术支持.

摘要： 面对煤矿区土地退化日益加重带来严峻的生态环境问题,露天矿区内覆煤地表的范围难以准确界定的现实难题,本文基于煤矿区典型地物水体、植被、裸地和煤堆的光谱特征及Landsat8遥感数据的波段特性,提出了归一化差异煤矿指数NDCMI,并结合地物样本的NDCMI值设定阈值,对煤堆与矿区背景地物信息加以区分识别.研究结果表明:利用Landsat8的蓝光、红光、近红外和中红外波段组成的NDCMI方法在小龙潭矿区具有较强的适用性;2013—2018年,布沼坝露天矿开采活动面积增加了一倍多,而小龙潭露天矿的开采活动面积减少了40％;空间上小龙潭矿区的煤炭开采活动重心呈现自东北向西南,从小龙潭露天矿向布沼坝露天矿转移的趋势,大大增加了布沼坝露天矿的生态环境压力.

摘要： 迄今为止,火星探测车(MER)"勇气号"在Gusev陨石坑,"机遇号"在Meridiani平原,"好奇号"在Gale陨石坑均发现了硫酸铁盐和铁氧化物(Klingelh(o)fer等,2004;Tosca等,2008;Yen等,2017).火星轨道遥感数据(OMEGA,CRISM)也显示在火星南部高地存在大量蚀变相矿物,如层状硅酸盐和硫酸盐等(Ehlmann等,2013).火星表面高反射率区域在0.4～1.3μm内显示出一些特定的吸收特征(吸收中心位于0.85～0.9μm,吸收边在0.53μm),指示了矿物中存在Fe3+离子(Bibring等,2006).然而,这些吸收特征在可见光谱和近红外光谱的吸收特征较宽,易受其他矿物相的影响.在本研究中，采用了两种初始原料(Fe2(SO4)3·xH2O和Fe(OH)3)，在实验室中合成Fe2O3，研究其两种生成途径，并分别使用X射线衍射仪(XRD)和拉曼光谱仪表征了合成的Fe2O3结构和光谱特征。目标是获得两种原料的分解温度和生成的Fe2O3的光谱数据，为火星遥感和原位探测氧化铁提供参考。

摘要： 本文建立了一种利用二级散射(SOS)法不经分离直接测定溶液中ATP的新方法.利用间苯二甲醛与吡咯反应制备一种新型双极双齿配体(IPTP),该配体与铀酰配位形成双核铀酰配合物(BUIPTP),BUIPTP与ATP络合形成BUIPTP-ATP,研究BUIPTP-ATP体系的光谱特征,影响因素和最佳反应条件.

摘要： 在植被覆盖区由于植被干扰了下覆岩石的光谱特征，因此在植被覆盖区提出一种植被抑制的遥感处理方法，通过植被光谱特征和植被之间的空隙，建立了一个光波在植被覆盖区传播的模型，反演在植被覆盖下地物光谱的传输模式，主要的是利用四分的光波传输模型，在有植被覆盖区域，遥感图像接收的信号近似为太阳辐射经植被层反射部分、太阳辐射经地物反射再穿透植被层部分、大气散射穿透植被层经过地物反射再穿透植被层部分和大气程辐射等四个部分组成，由于植被光谱特征的明显性和比较标志性，通过植被端元的提取并分解在植被覆盖区地物和植被的信号，通过一系列步骤进行实现，并作了模型的理论证明。

摘要： 本文主要介绍了实验室研究的两种光学成像技术，光子定位显微成像和vis-OCT，来填补临床诊断和基础生物医学研究的空白。在超分辨成像研究中，发展了光谱光子定位成像技术。传统的光子定位成像通过分析单个分子随机发射的光子的空间分布特征，来重建超分辨光学图像。SPLM还捕获了这些光子固有的光谱特征，通过分子识别和复原，在不显著增加图像帧数的前提下，SPLM可以达到10nm甚至更高的分辨率。利用 SPLM，还可以进行多分子超分辨成像，可以使用多个发射光谱只有细微差别的荧光标记物。

摘要： 20世纪80年代,巴基斯坦祖母绿以其顶级的颜色品质而声名远扬,国外学者对其进行矿物学和地质学研究,但国内关于该产地祖母绿的独立科学研究几乎没有.采用宝石常规仪器、电子探针、紫外-可见光分光光度计等测试方法,对巴基斯坦斯瓦特祖母绿的宝石学性质、化学成分、光谱特征进行了研究,并与其他产地和前人对该产地的文献研究进行对比.研究结果表明,该产地祖母绿的颜色一般呈绿色至蓝绿色,滤色镜下大部分呈红色至深红色,紫外光长波下呈中等黄绿色荧光,短波下呈惰性.化学成分中Fe含量较高,且Cr元素含量高于V元素含量.综合光谱特征,得出该产地祖母绿的主要致色元素为Cr、V和Fe元素.其折射率和相对密度均较高,这与Mg和Fe等碱性金属元素含量较高有关.

摘要： 金属卟啉与各种氮氧化物的相互作用具有巨大的生理重要性.亚硝酰、亚硝酸盐和硝酸盐金属卟啉化合物参与氮循环和哺乳动物生理学的关键过程,后者包括神经传递、血管舒张和血小板聚集等.卟啉氮氧化合物因其与氮循环和哺乳动物生理学相关性而被广泛研究。咔咯是一类结构与卟啉类似的大环化合物。与卟啉结构不同的是，咔咯少了一个“meso”位的亚甲基，环内具有更小的空腔，能够稳定更高价态的金属离子。因此作为配体，咔咯具有比卟啉更优良的性能。相较于卟啉氮氧化合物，咔咯氮氧化合物的研究局限于铁咔咯。在众多金属咔咯化合物中，金属锰咔咯在催化及生物方面有突出的应用前景，本文参考文献[5]的方法，合成了取代的5,10,15-三（五氟苯基）咔咯（MnIIITPFC）金属化合物，并利用紫外可见光谱研究了其与亚硝酸盐的相互作用。由图1A 我们可以观察到，加入亚硝酸盐后，化合物MnIIITPFC 的Soret带(~400 nm)位置不变，但强度显著降低，在472nm 处的吸收峰强度增加，表明了化合物MnIIITPFC 与亚硝酸盐发生了相互作用。与化合物MnIIITPFC 在乙腈中加入轴向配体咪唑的紫外可见光谱变化(图1B)相似，由此我们可以初步推断化合物MnIIITPFC 是通过轴向配位的方式与亚硝酸盐相互作用。

摘要： 金属卟啉与各种氮氧化物的相互作用具有巨大的生理重要性.亚硝酰、亚硝酸盐和硝酸盐金属卟啉化合物参与氮循环和哺乳动物生理学的关键过程,后者包括神经传递、血管舒张和血小板聚集等.卟啉氮氧化合物因其与氮循环和哺乳动物生理学相关性而被广泛研究。咔咯是一类结构与卟啉类似的大环化合物。与卟啉结构不同的是，咔咯少了一个“meso”位的亚甲基，环内具有更小的空腔，能够稳定更高价态的金属离子。因此作为配体，咔咯具有比卟啉更优良的性能。相较于卟啉氮氧化合物，咔咯氮氧化合物的研究局限于铁咔咯。在众多金属咔咯化合物中，金属锰咔咯在催化及生物方面有突出的应用前景，本文参考文献[5]的方法，合成了取代的5,10,15-三（五氟苯基）咔咯（MnIIITPFC）金属化合物，并利用紫外可见光谱研究了其与亚硝酸盐的相互作用。由图1A 我们可以观察到，加入亚硝酸盐后，化合物MnIIITPFC 的Soret带(~400 nm)位置不变，但强度显著降低，在472nm 处的吸收峰强度增加，表明了化合物MnIIITPFC 与亚硝酸盐发生了相互作用。与化合物MnIIITPFC 在乙腈中加入轴向配体咪唑的紫外可见光谱变化(图1B)相似，由此我们可以初步推断化合物MnIIITPFC 是通过轴向配位的方式与亚硝酸盐相互作用。

摘要： 本发明提供的一种高光谱图像特征提取方法，包括以下步骤：采样，获取像素点类别中心；度量空间像素点的相似性，为每个像素点找到最接近的样本中心点；构建像素点轨迹矩阵；构建样本中心轨迹矩阵；将样本中心轨迹矩阵进行分解，得到特征值和相应的特征向量；对特征值和对应的特征向量进行筛选；将筛选得到的特征值和特征向量进行重构，得到轨迹矩阵，构建转换矩阵；将转换矩阵乘以像素点轨迹矩阵，获得重构的轨迹矩阵；根据重构的轨迹矩阵的序列关系，得到新的高光谱图像。本发明提供的一种高光谱图像特征提取方法，结合空间信息对高光谱图像进行特征提取，使得新的图像特征在类别内差异小，在类别间差异大，有利于图像的分类，提高分类的精度。

摘要： 本发明公开了一种基于室内标样高光谱特征的土壤重金属Cd含量反演建模及其光谱响应特征波段识别方法，首先人为设计不同Cd污染含量下的标准土壤样本，利用土壤背景样本实验室添加污染物制作Cd污染标样，并分析其理化性质，获得土壤标样室内光谱及重金属Cd含量数据；然后，采用光谱重采样—标准正态变换(SNV)—一阶/二阶微分—背景样比值系列光谱变换方法实现光谱数据的预处理，同时采用描述性统计分析土壤重金属Cd含量；最后，采用偏最小二乘回归方法构建土壤重金属Cd含量反演模型，基于模型提取光谱响应特征波段。这是当前在土壤采样成本高，效率低，难以满足大范围、快速实现土壤重金属含量反演条件下，发明的一种可准确、高效估算土壤重金属Cd含量的方法。

摘要： 一种基于光谱特征空间权化的光谱特征指数提取方法，含以下步骤：一、读入高光谱分辨率图像数据；二、根据应用需求及地物之间可分性，确定组成原始光谱特征空间的光谱特征；三、初始化感兴趣类别各个光谱特征权重；四、构建感兴趣类别的类内离散度矩阵和类间离散度矩阵；五、计算得到光谱特征空间权化的感兴趣类别特征空间变换矩阵，构建光谱特征空间权化的适应度函数；六、采用基于速度压缩的进化策略，计算步骤五的适应度函数值，更新感兴趣类别各个光谱特征权重；七、进行迭代终止条件判断，若满足则获得最终感兴趣类别各个光谱特征权重，若不满足返回步骤五；八、利用步骤七得到的优化后感兴趣类别各个光谱特征权重，进行光谱特征指数的提取。

摘要： 本发明提供一种高光谱仪的光谱特征获取方法及系统，所述方法包括：图像采集控制模块向高光谱仪传感器发送预设曝光时间和预设图像传输帧率，以及向旋转平台发送预设旋转速度与预设旋转角度；所述旋转平台按照所述预设旋转速度与所述预设旋转角度携带所述所述高光谱仪传感器进行旋转；所述高光谱仪传感器旋转时按照所述预设曝光时间通过光扫描采集目标物体的图像数据，并采用所述预设图像传输帧率向图像数据处理模块发送采集到的图像数据；所述图像数据处理模块对接收到的图像数据进行图像处理以生成光谱特征。上述方法能够降低获取光谱特征的难度。

摘要： 本发明涉及一种基于高光谱图像空间特征和光谱特征融合的固废识别方法，通过数据预处理、特征提取、特征识别、融合识别，获得最终识别结果。本发明可以在线自动识别固废中存在的大部分材料，包括有机物和无机物，以及各种颜色的材料。本发明所述的识别方法结合了多种特征并经过试验选择了对应特征较优的识别模型，获得的结果可以相互弥补，利用融合识别模块可以平衡利用各个识别结果。最终获得的种类综合考虑了多种特征和算法，结果稳定，正确率高。

摘要： 本发明公开了一种基于室内标样高光谱特征的土壤重金属Cd含量反演建模及其光谱响应特征波段识别方法，首先人为设计不同Cd污染含量下的标准土壤样本，利用土壤背景样本实验室添加污染物制作Cd污染标样，并分析其理化性质，获得土壤标样室内光谱及重金属Cd含量数据；然后，采用光谱重采样—标准正态变换(SNV)—一阶/二阶微分—背景样比值系列光谱变换方法实现光谱数据的预处理，同时采用描述性统计分析土壤重金属Cd含量；最后，采用偏最小二乘回归方法构建土壤重金属Cd含量反演模型，基于模型提取光谱响应特征波段。这是当前在土壤采样成本高，效率低，难以满足大范围、快速实现土壤重金属含量反演条件下，发明的一种可准确、高效估算土壤重金属Cd含量的方法。

摘要： 本发明提供一种基于光谱特征和空间特征融合的高光谱图像分类方法及系统，属于遥感图像分类领域。本发明包括根据高光谱图像的区域连通性对其进行空间特征提取；并分别对光谱特征和空间特征进行特征去噪；然后对光谱特征和空间特征进行特征融合；再通过分类模型预测高光谱图像上未知类别像素点的类别；本发明还包括空间特征提取模块、特征去噪模块、特征融合模块以及分类模块。本发明的有益效果是：通过对高光谱图像的光谱特征和空间特征进行低秩表达以及特征融合，提升高光谱图像的分类精度,对未知类别像素点类别的预测具有较高的准确率。

摘要： 一种基于光谱特征空间权化的光谱特征指数提取方法，含以下步骤：一、读入高光谱分辨率图像数据；二、根据应用需求及地物之间可分性，确定组成原始光谱特征空间的光谱特征；三、初始化感兴趣类别各个光谱特征权重；四、构建感兴趣类别的类内离散度矩阵和类间离散度矩阵；五、计算得到光谱特征空间权化的感兴趣类别特征空间变换矩阵，构建光谱特征空间权化的适应度函数；六、采用基于速度压缩的进化策略，计算步骤五的适应度函数值，更新感兴趣类别各个光谱特征权重；七、进行迭代终止条件判断，若满足则获得最终感兴趣类别各个光谱特征权重，若不满足返回步骤五；八、利用步骤七得到的优化后感兴趣类别各个光谱特征权重，进行光谱特征指数的提取。

摘要： 本发明给出了一种基于高光谱特征的箱包鉴伪方法与光谱采集装置，包括将待鉴定箱包与高光谱相机镜头之间的相对位置固定；使用白板/黑帧/其它环境参量对采集到的高光谱影像进行预处理；使用图像分割算法从高光谱影像中选出一批样点，获取这些样点对应的光谱曲线，所得到的光谱曲线能够在统计意义上显著表现出吸收和反射特性随波长的分布不同；使用分类模型对待鉴定箱包的样点的光谱曲线进行逐条分类，并基于被分为真和假两类的采样点比例，作出对整个样品真假的最终判断。本发明排除了人工鉴定过程中主观感受引起的难以预测的误差，提高了高光谱评判箱包真伪的准确性，并且可以对任意形状款式和大小的箱包进行真伪判别工作。

摘要： 本发明公开了一种高光谱遥感光谱特征吸收位置确定方法及系统，包括：获取高光谱遥感数据和矿物的特征谱带；根据矿物的特征谱带确定高光谱遥感数据的光谱段范围，得到原始光谱数据；对原始光谱数据进行去连续统，得到去连续统后的光谱数据；去连续统后的光谱曲线的最小值对应的波长位置为最低吸收位置；原始光谱数据的光谱曲线的最低反射率所对应的波长位置为最低反射率位置；根据计算最低吸收位置和最低反射率位置，确定光谱特征吸收位置。本发明克服了传统方法在光谱特征吸收位置确定中的不足，能够准确确定矿物类型以及成分信息，在批量化、业务化处理大量高光谱数据时优势明显。