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oe1(光电查) - 科学论文

44 条数据
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  • 利用机载激光扫描和高分辨率多光谱卫星数据，在树木尺度上表征火灾对针叶树的影响

    摘要： 野火发生后需进行灾后评估，以提供受损程度及其在烧毁区域分布的详细信息。此类评估可为生态恢复计划及后续监测提供依据。由于实地调查成本高、耗时长，遥感技术成为评估更大范围火后状况的有效替代方案（实地调查难以覆盖如此广域）。本研究旨在利用遥感数据，对美国爱达荷州中部2007年喀斯喀特山区与东区特大火灾后混交针叶林的树木级火后严重程度进行特征分析。我们采用机载激光雷达（ALS，2008年）和高分辨率快鸟（QB）多光谱卫星影像（2007-2009年）衍生的遥感指标，结合实地数据（2008年）校准和验证预测模型。通过对比近期燃料处理区开放林冠树木与相邻未处理区封闭林冠相似树木的火影响差异，发现高火严重度区（多为未处理区）焦冠树更多，而低火严重度区（与处理与否无关）活冠树更多。在开放林冠处理区，机载激光雷达对单株树木的检测精度显著高于封闭林冠未处理区。针对检测到的树木，从ALS和QB指标预测的响应变量包括：总高（Ht）、冠基高（CBH）、总断面积（BAT）、活断面积（BAL）、灼伤断面积（BAS）、焦断面积（BAC）及冠层严重度（CS）。所选QB指标与ALS指标均无强相关性，证实将两类数据整合至预测模型的合理性。结合ALS+QB指标或仅用ALS指标的随机森林回归模型表现相近且明显优于仅用QB指标的模型。研究表明，在树木级火严重度制图方面，ALS数据优于高分辨率多光谱QB影像。建议资源有限的火后森林恢复规划管理者优先投入资金获取ALS数据和适量实地调查样地，而非选择QB或其他宽带卫星影像。

    关键词： 树冠火严重程度、火灾影响、随机森林、单木属性、燃料处理效果

    更新于2025-09-16 10:30:52

  • [IEEE IGARSS 2019 - 2019年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 日本横滨 (2019.7.28-2019.8.2)] IGARSS 2019 - 2019年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 通过集成边界迭代排序识别并校正错误标记的卫星图像数据

    摘要： 监督分类器的准确性直接受所用训练数据质量的影响。然而现实数据常存在误标问题。为处理误标问题，我们提出一种基于数据排序的集成边际法误标训练数据识别、剔除与校正方案。该算法设计以强大的集成方法——随机森林为核心。通过在土地覆盖制图任务中实施验证，证实了本方法的有效性，并与主流的集成式误标数据过滤器——多数表决滤波器进行了对比分析。

    关键词： 误标、随机森林、集成学习、间隔、训练数据、遥感

    更新于2025-09-12 10:27:22

  • 利用机器学习方法通过热红外成像进行光伏缺陷分类

    摘要： 本研究探讨了在南非环境下，利用热红外图像检测和分类有缺陷光伏组件的深度学习与基于特征的方法。研究表明，VGG-16和MobileNet模型在缺陷分类方面表现良好。采用尺度不变特征变换(SIFT)描述符结合随机森林分类器来识别有缺陷的光伏组件。该方法的应用有望降低当前缺陷分类方法的成本。

    关键词： 光伏，尺度不变特征变换，机器学习，缺陷分类，随机森林，深度学习，支持向量机，缺陷检测，红外热成像

    更新于2025-09-12 10:27:22

  • 激光诱导击穿光谱结合小波变换-随机森林（WT-RF）对油泥中四种金属元素的同步定量分析

    摘要： 测定油泥中有毒金属元素对油泥的处理、迁移、改良、监测及修复具有重要意义，因此迫切需要一种准确快速的检测技术来定量分析油泥中的有毒金属元素。本研究提出一种基于激光诱导击穿光谱（LIBS）技术结合小波变换-随机森林（WT-RF）的新方法，对16个油泥样品中的四种有毒金属元素（铜、锌、铬和镍）进行定量分析。为便于LIBS测量，将16个初始含水-油混合状态的油泥样品在150°C下干燥处理5小时，随后研磨并过100目筛。采集16个油泥样品的切片LIBS光谱，选取11个样品作为校正集，其余作为测试集。原始光谱首先经小波变换（WT）方法预处理，然后基于变量重要性筛选并优化随机森林校正模型的输入变量，最终构建最优输入变量的WT-RF模型来定量分析油泥中四种有毒金属元素的浓度。将WT-RF模型的预测性能与RF、偏最小二乘法（PLS）和WT-PLS模型进行对比。结果表明，WT-RF模型对油泥中有毒金属浓度的预测能力优于其他三种模型，四种元素（铜、锌、铬和镍）的最佳决定系数（R2）分别为0.9756、0.9758、0.9772和0.9768，均方根误差（RMSE）分别为0.0358%、0.0365%、0.0446%和0.0344%，相对标准偏差（RSD）分别为0.0908、0.0929、0.0797和0.0628。因此，LIBS技术结合WT-RF方法是一种快速预测油泥中有毒金属元素的有前景的方法。

    关键词： 油泥，激光诱导击穿光谱，量化，随机森林

    更新于2025-09-11 14:15:04

  • [IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 西班牙瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 基于随机森林回归算法的土地表面温度降尺度研究

    摘要： 本研究提出一种基于随机森林（RF）回归算法的土地表面温度（LST）降尺度方法，将中分辨率成像光谱仪（MODIS）的990米分辨率LST数据降尺度至90米。以90米分辨率的高级星载热发射和反射辐射计（ASTER）LST产品作为更精细尺度的验证参考。该方法基于LST与多种地表参数（包括波段反射率、光谱指数、土地覆盖类型及地形因子）之间的关系构建。在西班牙塞哥维亚省佩尼亚罗拉山区对该降尺度方法进行验证，通过对比降尺度LST与参考LST证明该方法具有较高精度。此外引入另一种热红外影像锐化算法（TsHARP）获取更高分辨率LST，与所提方法进行更深入对比。采用均方根误差（RMSE）和偏差指标评估结果表明，相较于TsHARP，RF降尺度方法具有更高的精度与稳健性。

    关键词： 地表温度，随机森林，降尺度

    更新于2025-09-10 09:29:36

  • [IEEE 2018年第17届国际探地雷达会议(GPR) - 瑞士拉珀斯维尔 (2018.6.18-2018.6.21)] 2018年第17届国际探地雷达会议(GPR) - 基于随机森林的全极化探地雷达地下目标分类

    摘要： 近年来，部分学者将全极化探地雷达应用于地下目标分类并取得良好效果。但随着数据量增加，计算效率会随之下降。随机森林是适用于海量数据的方法，在遥感领域已得到广泛应用。本文采用随机森林进行地下目标分类，为验证可行性开展了实验室实验，并以Freeman-Durden三成分分解参数作为分类特征。最终获得78.57%的分类准确率，分类结果图进一步证明了随机森林对地下目标分类的有效性，这为全极化探地雷达分类的机器学习算法实际应用研究奠定了基础。

    关键词： 随机森林（RF）、Freeman-Durden三成分分解、全极化探地雷达、地下目标分类

    更新于2025-09-10 09:29:36

  • 基于树形方法的有效拉曼光谱识别

    摘要： 光谱信息处理是研究各类文化遗产材料的重要工具。拉曼光谱因其非侵入性已成为化合物鉴定的常规手段，但操作往往较为复杂。目前借助现有光谱数据库和光谱匹配算法，可对艺术材料进行光谱识别与分析。我们证明通过名为"极端随机树"的机器学习方法，能以监督学习方式建立模型，实现全谱范围与对应矿物的精准匹配。经测试，该方法在修正后的RRUFF数据集上超越现有技术水平，同时保持低计算复杂度并天然支持并行化。

    关键词： 随机树，随机森林，矿物识别，拉曼光谱，机器学习，分类，拉曼光谱识别

    更新于2025-09-10 09:29:36

  • 结合空间域与频率域特征的全参考图像质量评估

    摘要： 该目标采用数学与计算理论，基于人类视觉系统（HVS）客观评估输出图像质量。本文提出一种结合空域与频域多特征提取的新方法：通过融合梯度幅值图与相位一致性图生成局部结构（LS）图，可感知局部结构失真，其特性与HVS高度匹配且能凸显细节差异；针对纹理、对比度敏感度等复杂视觉信息，分别采用对数Gabor滤波器与空间频率进行有效捕捉；并运用随机森林（RF）突破现有池化方法的局限，在预测精度上优于支持向量回归。五项基准数据库的实验表明，本方法在预测准确性上超越所有先进图像质量评价指标，且与主观评价结果一致。

    关键词： 对数高斯滤波器、随机森林（RF）、对比敏感度函数（CSF）、全参考、图像质量评估（IQA）

    更新于2025-09-09 09:28:46

  • 利用紫外-近红外光谱技术对黄曲霉毒素污染的单粒玉米进行分类

    摘要： 玉米中的黄曲霉毒素污染对消费者食品安全和种植者经济稳定构成威胁。当前工业上管理玉米黄曲霉毒素的方法主要关注整体毒素水平，这可能导致接受含污染玉米粒的批次（消费者食品安全风险）或拒收大部分无害玉米粒的批次（种植者经济损失）。通过光谱技术对单粒玉米进行分类可能解决这一困境。因此，本研究旨在探究使用定制紫外-可见-近红外光谱系统（UV-Vis-NIR）按黄曲霉毒素水平分类单粒玉米的潜力。 从接种产毒黄曲霉菌（240粒）和未接种玉米穗（240粒）上获取的单粒玉米：i) 通过304-1086nm波长范围（0.5nm间隔）单独扫描反射率；ii) 研磨处理；iii) 采用ELISA法测定黄曲霉毒素含量?；诠馄资莺投舅嘏ǘ龋褂?0%样本训练随机森林模型，对黄曲霉毒素含量高于或低于20ppb的单粒玉米进行分类，并在剩余20%样本中测试。480粒样本中374粒毒素<20ppb，106?！?0ppb。该模型在训练集灵敏度为87.1%、特异度97.7%，测试集灵敏度85.7%、特异度97.3%——均高于运动状态下检测的前期模型，与静止状态模型相当。研究发现390nm、540nm和1050nm附近光谱区域对分类具有重要性。本研究表明定制UV-Vis-NIR光谱系统在玉米粒运动状态下具有显著的黄曲霉毒素单粒分级潜力。

    关键词： 酶联免疫吸附试验、光谱法、分类、黄曲霉毒素、玉米、随机森林

    更新于2025-09-09 09:28:46

  • 桌面人机投影交互中多指尖的协同识别

    摘要： 我们提出了一种基于深度信息的交互式投影仪指尖识别方法。该方法采用连接在投影仪上的深度摄像头，从而无需手动重新校准即可改变投影仪与投影表面之间的相对位置。针对指尖检测与分类，我们提出使用由三维姿态归一化像素差分特征增强的级联随机森林算法。通过级联随机森林的集成概率来定义被检测指尖子集的评分函数，通过寻找使该评分函数最大化的子集，可正确分类该子集中的指尖并剔除其余误检指尖。实验表明，本方法优于传统随机森林和卷积神经网络分类器。此外，我们开发的应用程序展示了该方法在为不同手指分配不同功能方面的优势。

    关键词： 随机森林，指尖，深度相机，人-投影仪交互

    更新于2025-09-09 09:28:46