色哟哟视频在线观看-色哟哟视频在线-色哟哟欧美15最新在线-色哟哟免费在线观看-国产l精品国产亚洲区在线观看-国产l精品国产亚洲区久久

0
  • 聊天消息
  • 系統消息
  • 評論與回復
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學習在線課程
  • 觀看技術視頻
  • 寫文章/發帖/加入社區
會員中心
創作中心

完善資料讓更多小伙伴認識你,還能領取20積分哦,立即完善>

3天內不再提示

基于高光譜數據的典型地物分類識別方法研究

萊森光學 ? 來源:萊森光學 ? 作者:萊森光學 ? 2024-07-18 14:43 ? 次閱讀

一、引 言

隨著光譜學的不斷發展,人們對地物光譜屬性、特征的認知也在不斷深入,許多隱藏在狹窄光譜范圍內的地物特性逐漸得以發現。高光譜數據具有光譜范圍廣、光譜分辨率高、數據量大等特點,更容易獲取地物的局部精細信息,對光譜細節特征具有良好的表現能力。自從高光譜技術誕生以來,已有大批學者在農作物識別與分類、土壤重金屬污染監測、植被識別與分類等高光譜分類領域進行廣泛研究。如何探究不同樣本間光譜特征差異以及提高分類識別精度是當前高光譜分類領域需解決的重要問題。

針對上述科學問題,諸多學者分別開展了基于對原始光譜數據進行光譜變換、平滑等預處理技術,然后通過主成分分析、支持向量機等傳統方法應用于高光譜分類識別研究。傳統方法可以應用于高光譜分類識別研究,但預處理方法有很多種,如何選擇和組合這些方法會對分類結果產生很大影響,由此造成的耗時長、分類精度較低等問題一直難以解決。

隨著數據集規模的增加和人工智能AI)快速的發展,機器學習(ML)在各個科學領域的應用越來越流行。深度學習作為機器學習領域中一個新的研究方向,近年來也逐漸應用于光譜分類、光譜檢測等領域中。

隨著成像光譜儀器的廣泛應用,利用光譜數據進行物質分類與識別已經成為一項重要的研究內容,研究不同分類算法對最終的目標識別準確度具有重要意義。目前現有研究中主要分為傳統方法和深度學習方法,傳統方法存在耗時長、分類精度較低等問題,深度學習方法能夠簡化預處理步驟,取得較高精度,但大多數研究只進行單次訓練,并沒有針對錯分樣本進行精細研究,很難從光譜特征分析的角度解釋分類結果。首先,利用連續投影算法(SPA)進行基礎波段篩選,探究特征波段對原始光譜的信息承載能力,由此探究不同地物間光譜特征的差異。

二、實驗數據與分析

2.1研究區域與樣本

本次實驗所選區域為黑龍江省雙鴨山市友誼農場,糧食作物有大豆、玉米、水稻等,經濟作物有甜菜、葵花籽、白瓜籽、烤煙等。測量地物為玉米、大豆和水稻,其中5月由于播種時間較短,玉米、大豆在土壤中屬于剛出芽的狀態,因此將5月的玉米和大豆樣本劃分為裸土類別。共選取697個樣本,其中大豆204個樣本、玉米190個樣本、水稻40個樣本、裸土263個樣本。

2.2 儀器設備與采集方法

本次測量可使用萊森光學便攜式地物光譜儀,其光譜測量范圍覆蓋近紫外-可見光-近紅外波段。光譜測量在野外進行,選擇地表覆蓋均勻且場地最短邊長度不小于50m的人工或天然場地為本次反射率測量場地。對基本采樣單元采用十字五點采樣法進行光譜采集。測量了大豆、玉米、水稻和裸土的反射率光譜并拍照記錄各類地物表面狀態,如圖1所示。測量時,光譜儀探頭距離地物1m,因此采集到的大豆、玉米光譜為葉片和土壤的混合光譜,水稻光譜為葉片和水體的混合光譜。

wKgZomaYuZ2ABvXiAAHABed8JJk026.png

圖1 4類地物表面狀態。(a)大豆;(b)玉米;(c)水稻;(d)裸土

2.3光譜預處理

對采集到的4類地物原始光譜數據進行分析,如圖2所示。波長范圍在350~1800nm內,各個地物光譜曲線較為平滑,沒有明顯的光譜噪聲,在波長為1800nm附近存在嚴重的噪聲,這是由于在波長為1800nm處存在水汽吸收通道,與地物的含水量有關。此外,由于測量在野外進行,天氣環境和操作的影響導致在波長為1800nm之后的光譜信息有較大的波動且含有噪聲數據。如果采用全波段光譜數據進行后續分析處理,會對所建分類模型的精度產生極大影響,導致模型不可靠。因此,選擇采用波長范圍在350~1800nm的光譜數據進行相關分析,為了簡化傳統方法采用一些預處理步驟,不再對光譜數據進行其他變換,直接利用截取后的光譜數據進行后續分析處理。

wKgaomaYuZ2AIb3VAAG-iuFznHs727.png

圖2 350~2500 nm 四類地物平均反射率光譜曲線

2.4光譜特征分析

波長范圍在350~1800nm的4類地物光譜數據,如圖3所示。由圖3可知,大豆、玉米和水稻等3種地圖2350~2500nm四類地物平均反射率光譜曲線物的反射光譜曲線走勢一致,同其他綠色植被一樣,在波長為670nm的紅光波段有一處吸收帶,其反射率較低;在波長為550nm的綠光波段有一個明顯的反射峰;在波長為700nm處反射率急速增高,至波長為1100nm的近紅外波段反射率達到高峰,這是植被的獨有特征;在波長為1300nm之后,因綠色植物含水量的影響,吸收率增大,反射率大大下降,在水的吸收帶形成低谷。在部分波段范圍內,3種地物的光譜曲線存在一些差異,例如波長范圍在450~650nm內,水稻的光譜反射率最低,這是由于測量的水稻光譜為葉片和水體的混合光譜,水的反射率較低。大豆和玉米在整個波段范圍內光譜反射率相近,二者難以區分。裸土的光譜曲線比較平滑,沒有明顯的峰值和谷值,但在整個波段范圍內,裸土的反射率與其他3種地物有較大部分的重合,容易出現混淆的現象。

wKgZomaYuZ6AEmGuAAMMMDaMjMM375.png

圖3 350~1800nm四類地物部分樣本光譜曲線(20條)。(a)大豆;(b)玉米;(c)水稻;(d)裸土

結果與討論

3.1數據集劃分

本次實驗將數據集按8∶2劃分為訓練集和測試集,如表1所示,各個樣本隨機選樣。

表 1數據集統計

wKgaomaYuZ-AC1w8AAA0hQPEw_A546.png

3.2特征波段選取

高光譜數據一些相鄰波段之間存在著較強的相關性,導致光譜數據包含大量的冗余信息,如果直接將原始光譜數據輸入到深度學習模型,可能會導致模型出現過擬合現象,嚴重影響模型的處理速度。因此,選擇使用SPA對原始光譜數據進行特征波段篩選,通過篩選后的少量波段信息承載原始高維信息。

3.3 SPA原理

SPA是前向特征變量選擇方法。SPA利用向量的投影分析,通過將波長投影到其他波長上,比較投影向量大小,以投影向量最大的波長為待選波長,然后基于矯正模型選擇最終的特征波長。SPA選擇的是含有最少冗余信息及最小共線性的變量組合。該算法簡要步驟如下:記初始迭代向量為xk()0,需提取的變量個數為N,光譜矩陣為J列。

1)任選光譜矩陣的1列(第j列),將建模集的第j列賦值給xj,記為xk()0。

2)將未選入的列向量位置的集合記為s:

wKgZomaYuaCAH9igAAAacXwyLPI072.png

3)分別計算xj對剩余列向量的投影:

wKgaomaYuaGAVk18AAAWi8L1Ac8121.png

4)提取最大投影向量的光譜波長:

wKgZomaYuaOAaWP_AAAgBBIp4NM323.png

5)令xj=Px,j∈s。6)n=n+1,若n

最后,提取出的變量為{xk( )n=0,1,?,N-1}。對應每一次循環中的k(0)和N,其中最小的均方根誤差(RMSE)對應的k(0)和N就是最優值。一般SPA選擇的特征波長分數N不能很大。

3.4 特征波段集合

利用SPA,根據RMSE最小化原則,選出最能有效區分不同地物類型的特征波段,如圖4所示。

wKgZomaYuaOAaRKTAAFIz5kMtO0163.png

圖4SPA特征波段選擇結果。(a)RMSE;(b)平均光譜反射率

共選擇8個波段,分別為410nm、542nm、714nm、734nm、856nm、1423nm、1475nm、1712nm。各類地物樣本點在不同特征波段組合方式下的分布情況能夠反映出各類地物在不同波段上的特征,可以初步判斷所篩選的特征波段能有效區分各類地物。以4類地物在410nm波段和其他波段相互組合為例,如圖5所示,4類地物都表現出了不同特征:其中大豆和玉米的樣本點在各個波段上分布都較為分散,且出現大量交集,說明這兩種地物的光譜特征相近,僅憑篩選特征波段無法實現有效區分;水稻和裸土的樣本點出現聚集現象,其中水稻的樣本點與玉米的樣本點有小部分重合,裸土的樣本點與大豆的樣本點有小部分重合,在分類時容易混淆。總體來看,篩選出的特征波段能夠有效代表4類地物的特征信息,可以初步區分部分地物樣本,但效果并不理想,尤其是難以區分大豆和玉米。因此,需利用不同分類識別方法開展進一步研究。

wKgaomaYuaSAf4QHAAJ0DBZ3k18985.png

圖5地物樣本點分布。(a)410nm和542nm;(b)410nm和714nm;(c)410nm和856nm;(d)410nm和1423nm;(e)410nm和1475nm;(f)410nm和1712nm

推薦

地物光譜儀iSpecField-HH/NIR/WNIR

地物光譜儀是萊森光學專門用于野外遙感測量、土壤環境、礦物地質勘探等領域的最新明星產品,獨有的光路設計,噪聲校準技術、可以實時自動校準暗電流,采用了固定全息光柵一次性分光,測試速度快,最短積分時間最短可達20μs,操作靈活、便攜方便、光譜測試速度快、光譜數據準確,廣泛應用于遙感測量、農作物監測、森林研究、海洋學研究和礦物勘察等各領域。

wKgZomaYuaWAGojgAAeYbdC3vxw590.png

審核編輯 黃宇

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規問題,請聯系本站處理。 舉報投訴
  • 高光譜
    +關注

    關注

    0

    文章

    330

    瀏覽量

    9934
  • 地物光譜儀
    +關注

    關注

    0

    文章

    75

    瀏覽量

    3241
收藏 人收藏

    評論

    相關推薦

    如何利用地物光譜進行土地利用分類

    在土地利用分類領域,地物光譜技術正發揮著日益重要的作用。下面就為大家簡要介紹如何利用地物光譜進行土地利用
    的頭像 發表于 12-13 14:44 ?67次閱讀
    如何利用<b class='flag-5'>地物</b><b class='flag-5'>光譜</b>進行土地利用<b class='flag-5'>分類</b>?

    一種混合顏料光譜分區間識別方法

    古代彩繪顏料的分析是科技考古與文物保護研究的重要內容,光譜是近年來發展迅速的新興技術,在物質識別上具有廣泛應用,提出一種基于
    的頭像 發表于 12-02 16:22 ?70次閱讀
    一種混合顏料<b class='flag-5'>光譜</b>分區間<b class='flag-5'>識別方法</b>

    地物光譜儀的發展趨勢如何?

    究竟會是怎樣的呢?讓我們一起來探討一下。 1.智能化與自動化程度不斷提高 智能數據分析:隨著人工智能和機器學習技術的不斷發展,地物光譜儀將具備更強的智能
    的頭像 發表于 11-15 10:53 ?161次閱讀

    地物光譜儀在森林樹冠研究中的具體應用

    在森林生態系統的研究中,森林樹冠起著至關重要的作用。它不僅影響著森林的生長、發育和生態功能,還對氣候變化和人類活動有著敏感的響應。而地物光譜儀作為一種先進的科學儀器,在森林樹冠研究中發
    的頭像 發表于 11-08 15:42 ?172次閱讀
    <b class='flag-5'>地物</b><b class='flag-5'>光譜</b>儀在森林樹冠<b class='flag-5'>研究</b>中的具體應用

    基于地物光譜儀的水面溢油污染監測方法研究

    為獲得在特征波段內油膜厚度和光譜反射率之間的函數關系,在選擇的野外環境下,用地物光譜儀進行了野外環境下的南湖光譜采集實驗,進行了水面油膜光譜
    的頭像 發表于 08-06 11:55 ?236次閱讀
    基于<b class='flag-5'>地物</b><b class='flag-5'>光譜</b>儀的水面溢油污染監測<b class='flag-5'>方法</b><b class='flag-5'>研究</b>

    基于無人機光譜謠感的蘊地退化指示物種的識別

    青藏高原典型泥炭沼澤分布區域若爾蓋高原為研究區,以無人機光譜數據地物
    的頭像 發表于 08-01 15:29 ?352次閱讀
    基于無人機<b class='flag-5'>高</b><b class='flag-5'>光譜</b>謠感的蘊地退化指示物種的<b class='flag-5'>識別</b>

    基于光譜影像的南磯濕地光譜特征分析1.0

    引言 為了解決鄱陽湖濕地生態環境問題,本研究對不同地物反射光譜特征進行差異性分析,利用光譜特征波段選擇可有效區分南磯濕地地物的特征波段,以此
    的頭像 發表于 07-25 14:07 ?414次閱讀
    基于<b class='flag-5'>高</b><b class='flag-5'>光譜</b>影像的南磯濕地<b class='flag-5'>光譜</b>特征分析1.0

    手持式地物光譜儀植物測量

    我們可以通過地物光譜儀去測試地物光譜反射率,有些地物信息是可以直接通過地物
    的頭像 發表于 07-15 11:26 ?406次閱讀
    手持式<b class='flag-5'>地物</b><b class='flag-5'>光譜</b>儀植物測量

    基于無人機光譜遙感的荒漠化草原地物分類研究2.0

    草原退化調查監測須獲取實測數據,無人機搭載光譜成像儀進行低空遙感,是荒漠化草原地物分類的重要手段,可提供
    的頭像 發表于 06-17 15:33 ?299次閱讀
    基于無人機<b class='flag-5'>高</b><b class='flag-5'>光譜</b>遙感的荒漠化草原<b class='flag-5'>地物</b><b class='flag-5'>分類</b><b class='flag-5'>研究</b>2.0

    基于無人機光譜遙感的荒漠化草原地物分類研究1.0

    研究利用無人機光譜遙感技術采集荒漠化草原遙感數據,運用人工智能圖像分類技術,解決荒漠化草原地物
    的頭像 發表于 06-12 11:48 ?367次閱讀
    基于無人機<b class='flag-5'>高</b><b class='flag-5'>光譜</b>遙感的荒漠化草原<b class='flag-5'>地物</b><b class='flag-5'>分類</b><b class='flag-5'>研究</b>1.0

    不同地物分類方法在長江中下游典型湖區應用對比分析

    以龍感湖自然保護區、華陽河湖群自然保護區作為研究區,以高分一號WFV作為數據源,采用6種不同地物分類方法進行
    的頭像 發表于 05-31 11:03 ?337次閱讀
    不同<b class='flag-5'>地物</b><b class='flag-5'>分類</b><b class='flag-5'>方法</b>在長江中下游<b class='flag-5'>典型</b>湖區應用對比分析

    地物光譜儀在土壤中油脂分析中的應用

    地物光譜儀是一種用于測量物體反射或輻射的電磁波光譜的儀器。它在環境監測、農業科學、礦產勘探等領域有著廣泛應用。本文將詳細介紹地物光譜儀在土壤
    的頭像 發表于 05-28 11:38 ?435次閱讀
    <b class='flag-5'>地物</b><b class='flag-5'>光譜</b>儀在土壤中油脂分析中的應用

    基于無人機光譜遙感的太行山經濟林樹種識別研究2.0

    開展基于光譜遙感的山區經濟林樹種識別研究既豐富光譜在樹種
    的頭像 發表于 05-22 15:13 ?466次閱讀
    基于無人機<b class='flag-5'>高</b><b class='flag-5'>光譜</b>遙感的太行山經濟林樹種<b class='flag-5'>識別</b><b class='flag-5'>研究</b>2.0

    基于無人機光譜遙感的太行山經濟林樹種識別研究1.0

    開展基于光譜遙感的山區經濟林樹種識別研究既豐富光譜在樹種
    的頭像 發表于 05-14 09:35 ?292次閱讀
    基于無人機<b class='flag-5'>高</b><b class='flag-5'>光譜</b>遙感的太行山經濟林樹種<b class='flag-5'>識別</b><b class='flag-5'>研究</b>1.0

    比較基于無人機光譜影像和傳統方法的土壤類型分類精度

    遙感技術的應用為土壤分類提供了新的可能性。光譜影像技術是無人機遙感中的重要組成部分,其能夠提供大量的土地表面光譜信息,為土壤類型分類提供了
    的頭像 發表于 02-19 16:55 ?444次閱讀
    比較基于無人機<b class='flag-5'>高</b><b class='flag-5'>光譜</b>影像和傳統<b class='flag-5'>方法</b>的土壤類型<b class='flag-5'>分類</b>精度
    主站蜘蛛池模板: 高清不卡伦理电影在线观看| 99re5.久久热在线视频| 欧美色图14p| 精品久久免费视频| yin乱教师系列合集| 影音先锋av天堂| 吻嘴胸全身好爽床大全 | 99在线免费视频| 亚洲视频一区在线| 手机毛片在线观看| 暖暖的视频完整视频免费韩国| 国模沟沟一区二区三区| 成人区在线观看免费视频| 在线免费公开视频| 亚洲va久久久久| 日本中文一区| 免费播放美女一级毛片| 娇妻玩4P被三个男人伺候电影| 成人a视频片在线观看免费| 在线亚洲视频无码天堂| 亚洲欧美日韩综合影院| 手机精品在线| 成人在无码AV在线观看一| 91热久久免费精品99| 曰韩一本道高清无码av| 亚洲精品无码午夜福利在线观看| 色欲AV亚洲永久无码精品麻豆| 青草伊人久久| 男女啪啪抽搐呻吟高潮动态图| 久久中文字幕亚洲| 久久理伦片琪琪电影院| 精品无码国产AV一区二区三区| 国产亚洲精品线视频在线| 国产精品久久久久影院| 国产69精品久久久久麻豆| 俄罗斯xxxxxbbbbb| 成人AV无码一二二区视频免费看| 百度影音第四色| 成年无码av片| 刮伦人妇A极一片| 国产 亚洲 中文字幕 在线|