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利用偏最小二乘建模的近端可见-近红外光谱法测定地表水中的物质浓度
摘要： 许多水质参数（如悬浮物、营养物质和藻类的浓度）会直接或间接改变地表水体的电磁反射与透射特性。光学测量方法已展现出替代部分水样采集与实验室分析的巨大潜力，但受限于灵活性不足或维护需求较高。为解决这些问题并弥合原位测量与遥感测量之间的差距，本研究探索了利用可见光-近红外波段近距离水面反射测量来获取水体水质参数的方法。通过测量1立方米水箱中已知递增浓度悬浮固体的遥感反射率，训练偏最小二乘模型从反射曲线预测浓度，在较宽浓度范围及光照条件下表现良好（校正集R2=0.96，验证集R2=0.97）。随后将该方法迁移至实地并测试更多参数：使用安装在机动船吊臂支架上的半自动光谱仪，沿巴西某饮用水水库从入流口到坝前的纵向梯度进行高密度物质浓度追踪。该方法适用于直接影响水体反射特性的参数（如悬浮固体(R2=0.93)、叶绿素a(R2=0.74)）或与之密切相关的参数（如总磷(R2=0.97)），但对化学需氧量适用性较差(R2=0.14，验证集R2=0.45)。经本地条件校准后，该光谱仪可用于固定站点或移动平台进行水体测绘与监测。目前正进一步研究将该流程与声学及成像技术集成。
关键词： 水质、悬浮固体、高光谱、水库、偏最小二乘法、近感技术
更新于2025-09-23 15:22:29
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FVI——一种利用1.0–1.24微米光谱范围内三个近红外通道构建的漂浮植被指数，用于检测水面漂浮植被
摘要： 通过对覆盖漂浮植被（如马尾藻和藻类）水面的高光谱成像数据分析，我们发现其光谱通常包含一个位于1.07微米附近的反射峰。该峰值源于两个效应的相互作用：一是植被在0.81–1.3微米光谱范围内著名的反射平台，二是植被内部及周围水体中液态水在0.75微米以上波段的吸收作用。本文提出一个新的高光谱遥感指数——漂浮植被指数（FVI），用于海洋与内陆湖泊表层植被监测。该指数的构建采用1.0微米附近通道和1.24微米通道建立线性基线，将1.07微米反射峰处高于基线的反射率值定义为FVI。利用AVIRIS（机载可见光/红外成像光谱仪）在墨西哥湾及旧金山湾南部莫菲特机场附近盐池获取的高光谱数据，验证了该指数成功识别马尾藻和漂浮藻类的能力。预计未来卫星传感器通过该指数处理高光谱影像数据，将提升全球漂浮植被的监测水平，从而增强初级生产力估算能力——该指标反映海洋与内陆湖泊单位面积每日固定的碳量。
关键词： 马尾藻、传感器、遥感、高光谱、植被指数、藻类
更新于2025-09-23 15:22:29
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高光谱图像的部分异步分布式解混
摘要： 迄今为止，遥感文献中仅有少数专门策略具体解决了大尺度或多时相高光谱数据集解混问题。其中部分研究尝试在分布式估计框架下进行，尤其依赖于交替方向乘子法。本文提出研究基于最新异步算法的部分异步分布式解混方法的适用性。在标准假设条件下，该算法继承了非凸优化领域最新研究的收敛特性，同时能有效解决目标问题。通过与所提解混方法的分布式同步版本对比，可在合成与真实数据上评估其优势。此外，得益于其通用性和灵活性，本文研究的方法可推广应用于各类矩阵分解问题。
关键词： 部分异步分布式估计、高光谱（HS）解混、非凸优化
更新于2025-09-23 15:22:29
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 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 - EnMAP-Box 3 是QGIS的免费开源Python插件
摘要： EnMAP-Box是一个专为处理成像光谱数据而设计的工具箱，尤其针对即将推出的EnMAP（环境制图与分析计划）传感器数据开发。不久后，它将提供用户自定义的二级预处理算法、高光谱影像高级处理功能以及EnMAP专属产品生成功能。该工具箱为科学家和潜在终端用户之间共享与分发算法及方法提供了平台。从3.0版本开始，EnMAP-Box成为地理信息系统QGIS的免费开源Python插件。
关键词： QGIS插件、算法开发、高光谱、自由及开源软件、EnMAP
更新于2025-09-23 15:22:29
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应用于高光谱图像分类的GPU扩展属性剖面
摘要： 扩展剖面是多尺度建模高光谱图像空间信息的重要技术，在分类等预处理环节应用广泛?；谛翁粜月瞬ㄆ鞫酝枷窳ǚ至看淼氖粜云拭娣椒ㄒ颜瓜殖鲇乓煨Ч?。本文针对多/高光谱影像，提出基于CUDA的面积与标准差双属性并行计算方案：该方案采用基于最大树原理但不实际构建树结构的方法，通过矩阵数据结构配合递归泛洪（组分合并）与滤波流程实现剖面计算；并先期运用小波变换对高光谱影像进行特征提取以获取关键光谱信息，从而缩减最终剖面规模。该方案充分利用GPU数千线程的并行能力，相比OpenMP多线程CPU实现获得显著执行时间优化。
关键词： 遥感、属性剖面、GPU、实时处理、高光谱、监督分类
更新于2025-09-23 15:22:29
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[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 - 异常保持的内容感知高光谱图像尺寸缩减
摘要： 随着成像传感器数量和可用性的增加，数据尺寸（或维度）缩减、压缩、归档及检索算法的重要性日益凸显。过去针对高光谱图像的尺寸缩减主要关注光谱域，而如今高光谱图像数量和空间尺寸的增长引发了空间缩减是否可行的问题。但这种缩减应以内容感知方式进行，无论出于归档检索目的还是后续图像处理任务，都需保留场景中重要且相关的信息。本研究提出一种高光谱图像异常保持型内容感知尺寸缩减方法，该方法采用具有空间同质性能量函数的接缝裁剪技术，在执行缩减的同时保留异常特征。通过合成数据集与真实数据集验证了所提方法的有效性。
关键词： 尺寸缩减、异常、内容感知、高光谱、接缝裁剪
更新于2025-09-23 15:21:21
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基于核完全约束最小二乘法的高光谱图像分类
摘要： 作为一种广泛应用的分类器，稀疏表示分类（SRC）在高光谱图像分类中展现出良好性能。最新研究表明，正是SRC底层的协同表示机制使其成为高效的分类技术。当测试像素的维度和区分度较高时，除稀疏性(l1范数)外，还可采用其他范数（如l2范数）对编码系数进行正则化。本文证明在核空间中非负约束同样能发挥该作用，因而建议研究核完全约束最小二乘法（KFCLS）用于高光谱图像分类。此外，为通过融合空谱信息提升KFCLS的分类性能，我们采用两种正则化策略研究了两种空谱方法：(1)系数级正则化策略；(2)类别级正则化策略?；谒淖檎媸蹈吖馄淄枷竦氖笛榻峁橹ち怂酜FCLS的有效性，并揭示了在正则化框架中高效融合空谱信息的方法。
关键词： 最小二乘法、高光谱、稀疏表示、正则化、图像分类、后验概率、协同表示
更新于2025-09-23 15:21:21
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[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年7月22日-2018年7月27日）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 来自国际空间站Desis任务的天基成像光谱数据处理的处理、验证与质量控制
摘要： 德国航空航天中心（DLR）与美国阿拉巴马州亨茨维尔市的Teledyne Brown Engineering公司（TBE）合作研发并运营新型天基高光谱传感器——DLR地球感知成像光谱仪（DESIS）。其中TBE提供多用户平台MUSES及DESIS仪器在国际空间站（ISS）运行的基础设施，DLR则负责提供仪器设备、处理软件以及飞行中的仪器校准与产品质检工作。MUSES已于2017年初发射并安装至国际空间站，DESIS将于2018年中期跟进部署。本文概述了DESIS仪器特性、地面数据处理流程、在轨校准及产品质量研究情况。
关键词： 验证，DESIS，高光谱
更新于2025-09-23 15:21:21
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利用遗传算法和支持向量机进行高光谱波段选择以实现大豆茎秆炭疽病早期识别
摘要： 背景：炭腐病是一种真菌病害，在温暖干燥条件下易发，影响全球大豆及其他重要农作物的产量。亟需对病害症状进行稳健、自动且一致的早期检测与量化——这对育种计划中培育改良品种，以及作物生产中实施病害防控措施以保障产量都至关重要。当前植物病害表型分析方法主要依赖肉眼观察，因而速度慢且易受人为误差和主观差异影响。高光谱成像技术在病害症状早期检测中的应用日益受到关注。然而高光谱数据的高维度特性使得建立高效的病害识别分析流程极为重要，从而为制定有效作物管理决策提供依据。本研究旨在确定最少数量但最具效力的高光谱波段组合，用于生长季早期区分健康与染病大豆茎秆样本以实现精准病害管理。我们在接种后第3、6、9、12及15天采集了111组代表健康与感染茎秆的高光谱数据立方体，使用来自4种不同基因型的接种样本与对照样本。每幅高光谱图像均在383–1032纳米范围内获取240个不同波长数据。我们将从240个波段中筛选最佳波段组合的问题构建为优化课题，采用遗传算法作为优化器、支持向量机作为分类器来识别效力最大化的波段组合。 结果：使用选定的六个波段组合（475.56、548.91、652.14、516.31、720.05、915.64纳米）对健康与感染大豆茎秆样本进行二分类时，感染类别的分类准确率达97%。此外，针对接种后第3天的测试样本，该六波段组合也实现了90.91%的分类准确率。 结论：结果表明，这些精心筛选的波段比单独使用RGB图像包含更丰富信息，能实现大豆炭腐病感染的早期识别。所选波段可用于多光谱相机，以远程识别大豆炭腐病感染情况。
关键词： 波段选择、大豆病害、精准农业、高光谱、支持向量机、遗传算法、炭疽病
更新于2025-09-23 15:21:01
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选定含稀土元素的碳酸盐、磷酸盐和硅酸盐矿物的长波红外（8-12微米）光谱特征
摘要： 稀土元素（REEs）是一组对高科技产业至关重要的金属。这种高需求加上供应风险高的特点，使得人们认识到稀土元素对社会具有关键意义。尽管高光谱成像（HSI）数据为快速、无损地表征稀土元素提供了可能，但目前仍不清楚稀土元素在长波红外（LWIR；8-12微米）波长范围内是否具有可用于识别的特征信息。为了部分填补这一空白，我们利用空间和光谱分辨率较高的LWIR高光谱成像数据，研究了十二种含稀土矿物样品的光谱特性。这些样品此前已通过电子探针显微分析（EPMA）、扫描电子显微镜（SEM）以及0.4-2.5微米波长范围的高光谱成像数据进行过表征。将这些分析结果进行对比，并用于指导LWIR范围内记录的HSI数据分析。这些信息还与稀土氧化物的参考光谱库进行了进一步比对。我们的研究发现，样品的光谱特征通?？勺匪葜罼-O（X = C、Si、P）基团的非对称简并伸缩和弯曲振动模式。此外，与在较短波长范围内观察到的情况相反，在LWIR波长范围内没有明确的特征光谱可归属于任何特定的稀土元素。
关键词： 成像光谱学，长波红外，稀土元素，高光谱，矿物
更新于2025-09-23 15:21:01