检索结果-南通市图书馆

作者：贾悦玮杭州电子科技大学

学位级别：硕士

高光谱数据包含丰富的空间信息和光谱信息,这种图谱合一的优势使其广泛应用于各个领域。近年来人们对更高空间分辨率和更高光谱分辨率的需求不断增大,数据量庞大的高光谱数据在数据采集、存储和传输等环节消耗了大量的资源。压缩感知理... 详细信息

高光谱数据包含丰富的空间信息和光谱信息,这种图谱合一的优势使其广泛应用于各个领域。近年来人们对更高空间分辨率和更高光谱分辨率的需求不断增大,数据量庞大的高光谱数据在数据采集、存储和传输等环节消耗了大量的资源。压缩感知理论的提出为解决上述问题提供了新的思路,利用其原理搭建的编码孔径型快照式光谱成像系统在数据采集的同时完成了数据压缩,极大地提高了效率。本文的研究内容和结果主要包括以下两个部分:(1)采用空间维编码的方案设计并搭建了编码孔径型快照式光谱成像系统。本文对其进行了理论分析、光路仿真和目标仿真重构以验证方案的正确性。在成像系统关键器件选型方面,从反射和透射的角度着重对空间调制器件和光谱调制器件的特性进行了分析,并结合实际情况选用掩码板和透射光栅来搭建编码孔径型快照式光谱成像系统。为了更好地控制各光学器件的装调误差,本文采用激光参考定位结合光的折射和反射原理搭建成像系统,主要包括初始光轴标定、各镜头调节、掩码板调节和光栅调节等环节。成像系统搭建完成后,首先对系统进行了相对辐射定标,其次设计了码元和像元的匹配算法来对成像系统进行空间定标,随后介绍了光谱定标的常用方案,最后进行了系统成像实验。实验结果表明,成像系统实现了对目标场景图谱数据的压缩采样,从实际的角度验证了成像系统方案的正确性和搭建过程的可靠性。(2)在植物叶片高光谱数据的实际应用中只需要关心叶片区域,而已有的压缩感知重构算法并不区分叶片区域和非叶片区域,造成了数据冗余。本文针对这一问题提出了基于多个任意形状感兴趣区域的植物叶片迭代子张量高光谱压缩感知算法(Recursive Sub-Tensor Hyperspectral Compressive Sensing of Plant Leaves based on Multiple Arbitrary-Shape Regions of Interest,RSTHCS)。RSTHCS在掩码图像的引导下去除了图像中的非叶片区域,只在叶片区域使用最大内接矩形算法提取叶片子张量并使用张量压缩感知算法进行重构。本文采用茶叶和大豆叶片高光谱数据进行了实验。实验结果表明,RSTHCS可以有效区分叶片区域和非叶片区域,在较低的采样率下仍然可以实现对叶片区域的高质量重构,同时能够保留更多高光谱数据的结构信息。

关键词：植物高光谱快照式成像系统张量压缩感知植物区域

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面向植物高光谱数据的压缩感知技术研究

面向植物高光谱数据的压缩感知技术研究

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作者：陈秉强杭州电子科技大学

学位级别：硕士

由于高光谱图像数据具有图谱合一的特点,近年来高光谱遥感技术在农业领域中的应用越来越广泛。然而随着人们对更高空间分辨率和谱间分辨率的追求,导致原本数据量就庞大的植物高光谱图像数据越发难以存储和传输。压缩感知技术的出现使得... 详细信息

由于高光谱图像数据具有图谱合一的特点,近年来高光谱遥感技术在农业领域中的应用越来越广泛。然而随着人们对更高空间分辨率和谱间分辨率的追求,导致原本数据量就庞大的植物高光谱图像数据越发难以存储和传输。压缩感知技术的出现使得这个问题得到了缓解,近年来也有一些关于植物高光谱的压缩感知技术相继被提出,然而这些技术都是在探究如何利用植物高光谱的空谱相关性以获取先验信息来辅助压缩感知从而提高重构质量,并未从植物高光谱的实际应用需求出发对压缩感知技术进行改进。基于此,本课题具体的研究内容包括:（1）针对植物高光谱部分波段存在显著噪声的问题,研究了如何实现在对其进行压缩感知的过程中实现显著噪声的去除,并提出了一种基于线性预测模型空谱自适应的植物高光谱压缩感知算法（PSSAHCS）。（2）针对植物高光谱的实际应用往往只关心植物区域,而已有的植物高光谱压缩感知技术并不对植物区域与背景区域加以区别的问题,分别在叶片尺度和冠层尺度研究了压缩感知技术。（3）在叶片尺度,提出了面向植物叶片高光谱的压缩感知技术（ISABCS）,并采用真实的茶叶高光谱数据进行实验。（4）在冠层尺度,提出了基于联合稀疏表示分类的植物高光谱冠层区域分割技术（JSCCS）,然后采用真实的冠层高光谱数据对该算法中所涉及到的关键参数进行定量分析。（5）在JSCCS基础上,提出面向植物高光谱冠层区域的张量压缩感知技术（JATCS）,在保证冠层区域重构质量的前提下,保留了其内部存在的结构性,并采用真实的冠层高光谱数据进行了实验。实验结果表明,PSSAHCS能够在压缩感知的过程有效去除部分波段存在的显著噪声。ISABCS能够实现只对叶片区域进行压缩感知,且叶片区域的空谱域重构质量更高。JSCCS相比于传统方法能够实现冠层区域更加准确的分割。JATCS能够实现只对冠层区域进行张量压缩感知,且重构的冠层区域不仅空谱域质量更高,且结构性也保留更加完整。

关键词：压缩感知张量压缩感知植物高光谱稀疏表示分类植物区域

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地质封存CO2泄漏玉米光谱差异特征分析

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华中科技大学学报(自然科学版) 2025年第1期 114-120页

作者：薛璐马俊杰王浩璠马劲风榆林学院生命科学学院西北大学碳中和学院(榆林) 二氧化碳捕集与封存国家与地方工程研究中心陕西省碳中和技术重点实验室

构建CO2泄漏模拟平台，利用玉米叶片原始光谱分析、一阶导数光谱分析及相关性分析、差异性分析与回归分析，提取对土壤CO2泄漏敏感的玉米光谱特征参量．结果表明：土壤CO2泄漏条件下的玉米绿峰（Rg）、红谷（Rr）、蓝边幅值（Db）和红... 详细信息

构建CO2泄漏模拟平台，利用玉米叶片原始光谱分析、一阶导数光谱分析及相关性分析、差异性分析与回归分析，提取对土壤CO2泄漏敏感的玉米光谱特征参量．结果表明：土壤CO2泄漏条件下的玉米绿峰（Rg）、红谷（Rr）、蓝边幅值（Db）和红边幅值（Dr）四个特征参量变化明显，且Rg和Rr与土壤CO2有更高的相关性（R2≥0.869）．在泄漏10,20和30 d，土壤CO2体积分数为10%,30%和50%下的Rr均与对照组呈显著性差异；泄漏20和30 d时，土壤CO2体积分数为10%,30%和50%下的Rg均与CK呈显著性差异，但泄漏10 d、土壤CO2体积分数仅为30%和50%时，Rg与CK呈显著性差异．泄漏10 d时，Rg仅可识别土壤CO2体积分数为30%以上的泄漏；泄漏20和30 d时，Rr和Rg均可有效识别土壤CO2体积分数为10%,30%和50%的泄漏．同时，Rg与Rr与土壤CO2呈较强的线性关系（R2≥0.751 5），可利用Rg和Rr与CO2的线性回归方程定量反演土壤CO2可能泄漏的体积分数．

关键词：植物高光谱光谱特征参量 CO2泄漏 CO2地质封存泄漏监测

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