光谱及高光谱成像技术在作物特征信息提取中的应用研究共3篇
高光谱遥感图像处理与应用研究
高光谱遥感图像处理与应用研究遥感技术是地球科学和自然资源管理领域的核心技术之一。
高光谱遥感是一种近年来发展迅猛的高分辨率遥感技术，其具有高维度、高分辨率和高覆盖面积等优势，被广泛应用于农业、森林、城市规划和环境监测等领域。
本文将对高光谱遥感图像的处理方法和应用进行简要介绍。
一、高光谱遥感图像的处理方法（一）预处理高光谱遥感图像的预处理是为了降低图像噪声和增强图像特征，以提高后续分析处理的准确性和可信度。
1、辐射校正：即将图像灰度值归一化为反射率，以消除光照不均匀和大气影响。
2、几何校正：对图像进行几何校正可以消除成像中的扭曲和畸变，使得图像更为准确和精确。
3、噪声去除：高光谱遥感图像常常伴随着高噪声，因此需要通过噪声滤波或概率降噪等方法来降低图像噪声。
（二）特征提取特征提取是高光谱遥感图像处理的重要环节，它是提取图像中某些特定目标信息的过程。
1、主成分分析法（PCA）：PCA是最常见的特征提取算法之一，可以将高光谱数据降维并提取主成分，以保留更有效的信息，提高分类精度。
2、端元分解法（VCA）：VCA是一种基于混合像元模型的特征提取方法，可以将每个像素分解为混合的端元（pure pixels）和混杂像元，从而更好地识别目标对象。
（三）分类识别分类识别是高光谱遥感图像分析最常用的技术之一，它是将图像中像素点进行分类，把同一类别的像素标注相同标签的过程。
1、常用分类算法：传统的分类算法包括最小距离分类、支持向量机（SVM）分类、KNN分类等。
2、深度学习分类：随着深度学习的发展，深度卷积神经网络（CNN）被广泛应用于高光谱遥感图像分类中，并在各种分类任务中取得了不错的效果。
二、高光谱遥感图像的应用研究（一）农业领域高光谱遥感图像可以用于农作物的分类、生长状态的监测和病虫害的诊断，从而帮助农业生产做出更加科学和精准的决策。
（二）森林资源管理领域高光谱遥感图像可用于森林植被覆盖度、森林生物多样性、森林类型等指标的监测和评估。
高光谱成像技术
高光谱成像技术高光谱成像技术是一种在近红外、红外以及可见光波段进行光谱分析和成像的先进技术。
它通过获取物体在不同波段上的光谱信息，可以实现对物体的快速识别和定量分析。
高光谱成像技术具有高空间分辨率、高光谱分辨率和高灵敏度的优势，被广泛应用于农业、环境监测、地质勘察、遥感和医学等领域。
高光谱成像技术的原理是基于光的散射、反射、干涉和吸收等特性。
当物体受到光的照射时，不同材料和组织对光的反射和吸收程度不同，导致在光谱上出现特征性的波长。
高光谱成像技术通过不同波段的光谱信息，可以获取物体的光谱特征，从而实现对物体的识别和分析。
在农业领域，高光谱成像技术可以应用于农作物病虫害监测和营养评估。
通过对不同波段的光谱数据进行分析，可以提取出植物叶片的叶绿素含量、水分含量和生长状态等信息。
这些信息可以帮助农民及时发现和处理农作物的病虫害问题，提高农作物的产量和质量。
在环境监测领域，高光谱成像技术可以应用于大气、水质和土壤的监测。
通过获取不同波段上的光谱特征，可以实现对大气中的颗粒物、湖泊和河流的水质以及土壤中的污染物等进行精确检测和分析。
这些信息可以帮助环境监测部门及时发现和处理环境污染问题，保护生态环境和人民健康。
在地质勘察领域，高光谱成像技术可以应用于矿物矿产和地质构造的识别和分析。
不同矿物对不同波段的光谱有着独特的吸收和反射特性，通过对地表的高光谱影像进行分析，可以识别出不同矿物的分布和含量。
同时，高光谱成像技术还可以用于地质构造的探测，通过分析地表的光谱数据，可以提取出地质构造的特征和变化，为地质勘察提供重要的数据支持。
在遥感领域，高光谱成像技术可以应用于地球观测和资源调查。
通过获取不同波段上的光谱信息，可以实现对地表特征和资源进行识别和评估。
高光谱成像技术可以获取包括植被类型、土地利用、地表温度和水体分布等信息。
这些信息对于资源管理、环境保护和灾害监测具有重要的意义。
在医学领域，高光谱成像技术可以应用于癌细胞的早期检测和诊断。
高光谱溢油图像特征提取在油种识别中的应用.
大连海事大学硕士学位论文高光谱溢油图像特征提取在油种识别中的应用姓名：杨倩倩申请学位级别：硕士专业：计算机科学与技术（计算机应用技术）指导教师：安居白20100601中文摘要摘要高光谱遥感技术在农业、矿石等领域得到了广泛的应用，而且发展比较迅速。
此技术迅速发展的原因在于其自身的优点：高光谱图像波段多，且图谱合一，分辨率高，数据量丰富，包含整个可见光、近红外、短波红外、热红外波段的多而窄的连续光谱。
高光谱遥感的出现使得本来在宽波段遥感中不可预测或不容易区分的物质，在高光谱遥感中将能被探测或较好的区分。
国内外现有的对溢油检测的研究大都是基于红外、近红外等图像数据的研究，把高光谱图像数据用于溢油检测方面的例子很少，因此此项研究具有重大的研究价值。
由于高光谱图像波段多（最多可达几百个波段），数据量非常大，处理异常复杂，而且有些波段所带的信息量极少或者没有，甚至会给后续处理带来干扰，因此降维便成了高光谱图像处理的一个关键性步骤。
高光谱图像降维有两种方法，一种方法是特征提取，另一种方法是波段选择。
本文着重就高光谱图像特征提取和溢油油种分类识别做了深入分析，研究了基于ＧＡ．ＰＣＡ的特征提取方法和基于ＳＡＭ．ＳＦＦ的油种识别方法，且利用实验室现有的实验设备做了溢油实验，建立了溢油油种波谱库。
基于ＧＡ．ＰＣＡ的特征提取算法将遗传算法引入特征提取过程，并将遗传算法和主成分分析结合共同实现降维过程；基于ＳＡＭ．ＳＦＦ的油种识别方法将光谱角匹配和波谱特征拟合这两种方法相结合，实现了较好的识别效果。
本文利用美国内华达州（Ｎｅｖａｄａ）Ｃｕｐｒｉｔｅ地区的高光谱影像数据和溢油实验所得图像分别对基于ＧＡ．ＰＣＡ的特征提取方法和基于ＳＡＭ．ＳＦＦ的油种识别方法进行了实验验证。
用基于ＧＡ．ＰＣＡ的特征提取方法特征提取后，Ｃｕｐｒｉｔｅ地区的高光谱影像的分类精度可达９６．４７０６％，比用基于ＰＣＡ的特征提取方法的分类精度提高了５．８８２４个百分点。
高光谱图像处理技术的使用教程研究
高光谱图像处理技术的使用教程研究高光谱图像处理技术是一种在应用领域广泛的图像处理技术，可以通过获取物体在不同波段的反射光谱信息，提供更加详细和全面的图像数据。
本文将针对高光谱图像处理技术的使用进行研究，并提供相应的教程。
一、高光谱图像处理技术简介高光谱图像处理技术是一种通过获取物体在可见光和红外波段的多个窄波段反射光谱信息，将其转化为多波段图像的技术。
与传统的彩色图像相比，高光谱图像能够提供更加详细和准确的物体信息，有利于物体分类、目标探测和环境监测等领域的研究。
二、高光谱图像处理的主要方法1. 高光谱图像获取：高光谱图像主要通过高光谱成像设备获取，该设备能够同时获取多个波段的光谱信息。
获取的图像需要进行前期的预处理，包括校准、去噪等，以减少后续处理的误差。
2. 高光谱图像的特征提取：获取到高光谱图像后，下一步是提取图像的特征。
常见的特征提取方法包括：主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)、线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)、离散小波变换等。
这些方法能够从高光谱图像中提取到代表图像信息的特征。
3. 高光谱图像分类：通过对提取的特征进行分类，可以实现对高光谱图像中的目标物体进行识别。
常见的分类方法包括：支持向量机(Support Vector Machines, SVM)、人工神经网络(Artificial Neural Networks, ANN)、决策树等。
4. 高光谱图像的目标检测：目标检测是高光谱图像处理的一个重要应用，可以通过识别图像中的目标物体来实现。
常见的目标检测方法包括：基于像素的方法、基于形状的方法和基于光谱的方法等。
三、高光谱图像处理技术的应用案例高光谱图像处理技术在许多领域有着广泛的应用。
以下是几个示例：1. 农业领域：高光谱图像处理技术可以用于农作物的生长监测和病虫害的检测。
通过获取植物在不同波段的光谱信息，可以分析植物的健康状况和生长情况。
基于ZY1E高光谱遥感影像的汉麻提取研究
基于ZY1E高光谱遥感影像的汉麻提取研究高光谱遥感技术是一种利用高光谱传感器对地物物理特征进行探测和分析的遥感技术。
相比传统遥感技术，高光谱遥感技术具有更高的光谱分辨率和光谱带宽，能够获取更详细的地物光谱信息。
在农业、环境、地质勘探等领域有着广泛的应用。
汉麻是一种多功能植物资源，具有很高的经济价值和社会价值。
其纤维具有强度高、韧性好、具有耐热、耐寒、耐腐蚀等特性。
因此，汉麻的大规模种植对于纺织业和造纸业具有重要意义。
目前，汉麻的自动化种植和生产技术仍然相对薄弱，高光谱遥感技术可以为汉麻的种植和管理提供重要的支持。
首先，获取汉麻相关的高光谱遥感影像数据。
ZY1E是中国自主研发的高光谱遥感卫星，具有26米的空间分辨率和256个光谱波段，能够提供高质量的遥感数据。
通过卫星对目标区域进行遥感观测，获取包括汉麻在内的地物光谱信息。
其次，进行影像预处理。
包括大气校正、辐射校正、几何校正等一系列处理，以消除影像中的噪声和几何畸变，确保后续的数据分析和提取结果的准确性。
然后，进行汉麻的光谱特征提取和分类。
通过对高光谱遥感影像进行光谱分析和光谱特征提取，得到汉麻在不同光谱波段上的反射率变化情况。
根据汉麻在光谱上的独特特征，可以利用分类算法对影像中的汉麻进行识别和提取。
最后，对提取的汉麻信息进行分析和应用。
可以根据提取的汉麻信息，进行土壤肥力调查、病虫害监测、产量预测等工作，为汉麻的种植和管理提供科学依据和决策支持。
总之，基于ZY1E高光谱遥感影像的汉麻提取研究，可以为汉麻的种植和管理提供重要的技术支持。
通过高光谱遥感技术的应用，可以实现对大范围、大比例尺的汉麻信息提取和监测，提高汉麻种植的效率和质量。
此外，该研究还具有一定的推广和应用前景，可以为其他作物的遥感提取提供方法和参考。
高空间分辨率高光谱成像与识别理 论方法研究
高空间分辨率高光谱成像与识别理论方法研究随着科学技术的不断进步，高空间分辨率高光谱成像与识别理论方法研究成为了当今研究领域中备受关注的重要课题之一。
本文将对该主题进行深入探讨，主要包括以下内容：一、高光谱成像技术概述高光谱成像技术是一种将电磁辐射波长范围内的连续光谱分成数十甚至上百个较窄波段进行成像的技术。
它能有效获取地物的高光谱特征信息，对于土地利用、环境监测、资源勘探等领域具有重要应用价值。
二、高空间分辨率高光谱成像技术原理高空间分辨率高光谱成像技术是将高光谱成像技术与高分辨率成像技术相结合，能够获取地物更为精细的特征信息。
通过在空间和光谱维度上进行信息提取和分析，可以实现对地物的更加准确的识别和分类。
三、高光谱成像与识别理论方法研究进展近年来，随着先进的遥感技术和数据处理算法的不断发展，高光谱成像与识别理论方法取得了显著的研究进展。
基于光谱角度分类、光谱混合像元分解、高光谱数据融合等方面的方法不断涌现，极大地丰富了高光谱成像数据的信息提取和分析手段。
四、高光谱成像与识别理论方法的应用高光谱成像与识别理论方法已经在农业、城市规划、自然资源调查、环境监测、气象预测等领域得到了广泛应用。
通过对地物特征的全面分析，可以为相关领域的研究和应用提供有力的支持。
五、高光谱成像与识别理论方法的未来发展趋势作为遥感技术的重要分支，高光谱成像与识别理论方法在未来的发展中将面临更多的挑战和机遇。
如何克服高光谱数据处理中的噪声干扰、提高地物边界的分辨率、实现大范围实时监测等方面都是需要重点关注的问题。
六、结语高空间分辨率高光谱成像与识别理论方法研究在当今遥感领域具有重要的研究意义和实际应用价值。
通过不断深入的研究和探索，相信在不久的将来，该领域将会取得更加丰硕的成果，为人类社会的可持续发展做出更大的贡献。
高空间分辨率高光谱成像与识别理论方法研究是遥感领域中一项重要的研究课题，其应用领域涵盖了农业、城市规划、自然资源调查、环境监测、气象预测等多个领域。
高光谱图像的特征提取与特征选择研究
高光谱图像的特征提取与特征选择研究∗杨仁欣,杨燕,原晶晶【摘要】特征提取和特征选择是模式识别的关键问题之一,它影响到分类器的设计及其性能.高光谱图像数据是超高维多特征数据集,如何实现高维特征空间的特征压缩和特征提取是一个重要课题.基于高光谱图像谱图合一、数据维度高的数据结构特点,该文从光谱和图像两个层面分别综述了主成分分析、最小噪声分离、独立成分分析等光谱特征提取方法以及基于颜色、纹理、形状等图像特征提取方法.还详细介绍了核主成分分析和投影寻踪方法这两种高光谱特征提取新方法,并给出了以上方法的应用实例.特征提取和特征选择的研究将为后续的高光谱图像分类奠定良好的基础.【期刊名称】广西师范学院学报（自然科学版）【年(卷),期】2015(000)002【总页数】5【关键词】高光谱图像;特征提取;特征选择;主成分分析;最小噪声分离;独立成分分析;核主成分分析;投影寻踪0 引言特征提取和特征选择在模式识别中扮演着一个重要角色.特征提取过程的实质是通过映射或变换的方法,将高维空间中的特征描述用低维空间的特征来描述.特征选择是从众多特征中找出那些最有效的特征来实现降维.基于高光谱图像图谱合一,数据结构高维的特点,本文从光谱和图像两个层面综述了典型的高光谱图像的特征提取和特征选择方法,并给出相应的应用实例.1 高光谱特征提取和特征选择的研究高光谱特征提取是指对原始的光谱空间特征进行重新组合和优化,提取出最适合当前应用需求的新特征.高光谱特征提取如图1[1]所示,通常使用线性或非线性方程,将原始的高维特征空间投影到低维的优化后的新特征空间,提取的特征应同时满足类别可分性准则.高光谱特征选择则是对原始特征空间的子集挑选,选出那些最具有可分性的光谱波段.高光谱特征选择如图2所示.常用的高光谱特征提取和特征选择方法有主成分分析、最小噪声分离、独立成分分析法等.1.1 主成分分析主成分分析是一种统计分析方法.所谓主成分,其实也就是原变量的线性组合.即假设有p个指标,我们把这p个指标看做p个随机变量,记为X1,X2,…,Xp,主成分分析实质就是要讨论这p个指标的线性组合问题:主成分分析法的缺点:(1)在主成分分析中,通常使所提取的前几个主成分的累计贡献率能够达到一个较高的值,其次对这些被提取的主成分必须都能够给出一个合理的解释,否则所谓的主成分将毫无意义.(2)主成分的含义不是很清晰,不像原始变量的含义那么明确.赵丽红[2]等把其改进算法二维对称主成分分析应用到人脸识别中,取得了很好的识别性能.杨秀坤等提出了主成分分析－二阶导数光谱成像方法,并通过兔子动脉红外显微图像中胆固醇分布的成像实验,验证该方法的可行性和有效性.实验结果表明,该方法可以提高光谱分辨率[3].1.2 最小噪声分离Green(1988)在主成分分析方法的基础上,又发展了最小噪声分离.采用最小噪声分离变换使变换后各成分按照信噪比而不是方差从大到小排序.以下是其基本流程:魏新华[4]等人采用高光谱技术和最小噪声分离分析方法对含有异性纤维的籽棉图像进行研究,试验结果表明,该方法的识别率达到91.0%,该研究可为棉花异性纤维检测系统的开发提供参考.肖雄斌[5]等人提出的一种基于最小噪声分离变换的高光谱图像异常检测方法,提高了异常检测率.林娜[6]等人提出的核最小噪声分离变换高光谱影像的非线性特征提取方法,可获得优于最小噪声分离特征提取的端元提取效果.1.3 独立成分分析独立成分分析是一种利用统计原理进行计算的方法,主要用于高光谱数据特征提取.于绍慧[7]等人利用独立成分分析对微分谱进行解析更有利于多组分混合三维荧光光谱所含成分的识别.白璘[8]等人提出的一种独立成分分析和小波变换相结合的高光谱图像有损压缩方法,可以很好地保留高光谱图像的光谱特性.何元磊[9]等人提出的一种基于独立成分分析的异常探测算法,取得了良好的检测性能,且运算复杂度较低.2 图像特征提取和特征选择的研究由于高光谱图像数据信息谱图合一的特点,基于图像的特征提取可以提取样本的空间分布特征信息,该特征也可用于反映样本信息.常用的图像特征提取和特征选择方法所涉及的特征有颜色特征、纹理特征、形状特征.2.1 颜色特征颜色特征反映了图像的整体特征,通常采用颜色的一阶矩(Mean)、二阶矩(Variance)和三阶矩(Skewness)来表达图像的颜色特征.设P(j,i)为图像的第j个像素的第i个颜色分量值,则一阶矩为它表示待测区域的颜色均值.二阶距为它表示待测区域的颜色方差,即不均匀性.三阶距为三阶矩反映颜色的不对称性.如果图像颜色完全对称,其值应为零.徐贵力等提出用百分率直方图法提取缺素叶片图像颜色特征,此方法提取的颜色特征能理想地识别缺素番茄叶片[10].金伟提出的一种新的颜色特征提取方法,即像素不连通区域面积直方图法,对图像旋转、缩放等具有较好的鲁棒性[11].郑小东等根据植物生长智能监控的需求,设计了叶颜色特征提取方法,为后续决策处理提供了数据支持[12].2.2 纹理特征图像的纹理特征是由图像上地物重复排列造成的灰度值有规则的分布,它不同于灰度和颜色等图像特征.图像的纹理特征反映了图像固有的属性,能够体现图像的重要信息,比如图像的粗糙程度、细致程度和均匀程度等.常见的纹理特征提取方法有统计法、结构法和模型法.孙磊等针对全色图像云检测与雪检测的问题,提出了一种基于多种纹理特征的特征提取方法,实验结果验证了其算法的有效性[13].白丽等提出的基于皮肤纹理特征的高分辨人脸图像识别算法,可以提高人脸识别的性能[14].章勇勤等分别从时域和频域的角度提出的纹理特征检测算子,有效地提高了图像的信噪比[15].2.3 形状特征形状特征描述的是图像的一种局部特征,是其在局部区域的几何性质.毋媛媛等将不变矩理论引入作物病害图像形状特征提取中,通过运用主成分分析和统计分析方法,得到适合两种作物病害识别的形状特征,并将其应用到作物病害智能识别系统中[16].董红霞等提出了一种基于形状与纹理特征的分类算法,在灰度图像上提取了纹理特征,实验表明,相比于已有算法,新算法能够达到更好的分类率[17].邵庆以小麦条锈病为例,对小麦病害部位的图像进行特征提取,为农作物病害诊断信息特征数据库的建立提供了基础数据[18].3 高光谱特征提取新进展3.1 核主成分分析核主成分分析的基本思想是将核方法应用到主成分分析中,首先通过变换h实现了输入空间X到特征空间F的映射,定义核函数K(xi,xj)＝〈h(xi),h(xj)〉,则特征空间中两向量的内积可用输入空间中的两向量的核函数表示.此时输入空间的样本点x1,x2,…,xl变换为特征空间的样本点h(x1),h(x2),…,h(xl),然后在特征空间中使用主成分分析,即求解特征值问题:λiui＝¯Cui,i＝1,2,…,l,其中为样本空间中的协方差矩阵,λi是¯C的一个非零特征值,ui为λi所对应的特征向量.核主成分分析是对传统的主成分分析算法的非线性拓展.目前,常用的核函数主要有三类:多项式核函数:K(x,y)＝(a(x·y)＋b)d,d＞0且a,b∈R,Sigmoid核函数:K(x,y)＝tanh(a(x·y)－b),a,b∈R,高斯径向基核函数:其中,高斯径向基核函数用得更广泛一些.白杨等提出了一种改进的核二维主成分分析(K2DPCA)高光谱图像降维方法,该方法能够有效提高图像压缩比,实现遥感图像在空间维上的双向降维[19].赵丽红等把核主成分分析应用到人脸识别中,通过选择合适的核函数在高维空间提取人脸图像的主成分,结果表明,核主成分分析与传统主成分分析相比,可以得到更好的适合分类的特征[20].3.2 投影寻踪方法逐次投影寻踪方法,通过对高光谱数据的多次一维投影,逐步筛选出有效成分,构建起新的低维正交空间.在逐次投影寻踪过程中,关键是要使选出的投影方向与当前已产生的方向是正交的.其实现步骤为:(1)数据无量纲化.先归一化,再标准化.夏鲁瑞等提出了一种基于投影寻踪的高光谱目标识别算法,并通过实际高光谱数据对算法进行验证,结果表明该算法能够有效提高信噪比[21].吴超[22]等针对高光谱图像的非监督目标检测问题,提出的一种基于混沌粒子群优化投影寻踪的检测方法取得了较好的检测效果.王维等提出的基于投影寻踪的高光谱图像异常检测并行算法具有良好的并行性能[23].4 总结与展望本文针对高光谱图像数据量大,波段多,冗余度大等特点,从光谱和图像两个层面分别论述了高光谱图像的特征提取与特征选择的若干种方法.重点给出了核主成分分析方法和投影寻踪方法及其一些应用实例.虽然至今已有很多高光谱图像特征提取和特征选择的方法,但各种方法都存在局限性,因此对于较复杂的高光谱图像,需要多种方法相互融合,灵活发挥各种方法的优点,以期达到理想的结果.由于高光谱图像的广泛使用,能够实现高光谱数据降维的特征提取和特征选择方法会成为今后研究的方向.虽然现有的理论和方法对复杂的高光谱图像特征提取和特征选择效果离理想的效果还有一定距离.但随着高光谱图像技术的发展,高光谱图像特征提取和特征选择方法一定会得到更广泛的应用.参考文献：[1] 杨燕.基于高光谱成像技术的水稻稻瘟病诊断关键技术研究[D].杭州:浙江大[2] 赵丽红,张西礼,徐心和.基于二维对称主成分分析的人脸识别[J].仪器仪表学报,2008,29(6).[3] 杨秀坤,钟明亮,景晓军,等.基于主成分分析-二阶导数光谱成像的红外显微图像分析[J].光学学报,2012,32(7).[4] WEI Xinhua,WU Shu,XU Laiqi,et al.Identification of foreign fibers of seed cotton using hyper-spectral images based on minimum noise fraction[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering,2014,30(9).[5] 肖雄斌,厉小润,赵辽英.基于最小噪声分离变换的高光谱异常检测方法研究[J].计算机应用与软件,2012,29(4).[6] 林娜,杨武年,王斌.高光谱遥感影像核最小噪声分离变换特征提取[J].武汉大学学报,2013,38(8).[7] 于绍慧,张玉钧,赵南京,等.微分谱结合独立成分分析对三维荧光重叠光谱的解析[J].光谱学与光谱分析,2013,33(1).[8] 白璘,高涛.基于独立成分分析的高光谱图像有损压缩方法[J].计算机工程,2013,39(3).[9] 何元磊,刘代志,易世华,等.基于独立成分分析的高光谱图像异常检测[J].光学技术,2011,37(2).[10]徐贵力,毛罕平,李萍萍.缺素叶片彩色图像颜色特征提取的研究[J].农业工程学报,2002,18(4).[11]金伟.基于融合颜色特征与形状特征的图像检索[D].西安:西安电子科技大[12]郑小东,王晓洁,李玲玲.面向植物生长智能监控的叶颜色特征提取[J].中国农学通报,2010,26(19):401-407.[13]孙磊,曹晓光.基于多种纹理特征的全色图像云雪区特征提取[J].电子设计工程,2014,22(2).[14]白丽,方驰,丁晓青.基于皮肤纹理特征的高分辨率人脸图像识别[J].计算机工程,2012,38(2).[15]章勇勤,艾勇,吴敏渊,等.基于纹理特征的图像恢复[J].武汉大学学报:信息科学版,2010,35(1).[16]毋媛媛,刁智华,王会丹,等.作物病害图像形状特征提取研究[J].农机化研究,2015(1).[17]董红霞,郭斯羽.一种结合形状与纹理特征的植物叶片分类方法[J].计算机工程与应用,2014,50(23).[18]邵庆,张楠,路阳.小麦病害图像识别处理及形状特征提取研究[J].农机化研究,2013(8).[19]白杨,赵银娣,韩天庆.一种改进的K2DPCA高光谱遥感图像降维方法[J].测绘科学,2014,39(7).[20]赵丽红,孙宇舸,蔡玉,等.基于核主成分分析的人脸识别[J].东北大学学报,2006,27(8).[21]夏鲁瑞,赵继广,孙洁,等.基于投影寻踪的高光谱典型目标识别算法[J].光学与光电技术,2013,11(3).[22]吴超,吴一全.基于混沌粒子群优化投影寻踪的高光谱图像目标检测[J].光学学报,2011,31(12).[23]王维,赵慧洁,董超.基于投影寻踪的高光谱图像异常检测并行算法[J].北京航空航天大学学报,2009,35(3).[责任编辑:班秀和]∗基金项目：广西教育厅项目(201203YB103)。
基于高光谱图像技术的玉米杂交种纯度鉴定方法探索
谱成像和多元变量分析检测玉米种子的真菌污 染情 况 ， 取 得 了良好的效果 ；国内的许 多学 者也进行 了类似 的研 究 ， 邹 伟
基金项 目： 家（ ８ ６ ３ 计划 ） 项 目（ ２ ０ １ １ Ａ Ａ１ ０ Ａ１ ０ ３ — １ ） ， 北京 市科技计划项 目 农科城种子检测 Ｉ Ｓ Ｔ Ａ认证 与服 务平台建设 （ Ｄ １ ３ １ １ ０ ０ ｏ ０ Ｏ ４ １ ３ Ｄ ０ ２ ） 和…家大学 生科技创新项 目（ ２ ０ １ ２ １ ０ ０ １ ９ １ ２ ４ ） 资助
烟草和食 品等领域 得 到广泛应 用［ ３ ＿ ５ ］ 。本课 题组对 玉米 品种
的近红 提出 了以
近红外光谱和仿生模式识别 的玉米品种鉴别方 法 ， 并 初步建 立 了近红外光谱的实用化玉米品种籽粒判别 系统［ １ ］ 。现有的
研究表 明，近红外光谱 分析方 法有受样 品均匀性 、环境 影响 较大 的缺点 。该技术 适于分析均匀样 品，而农作 物种 子等天 然产物性质并不均匀 。近红外光 谱对 温度 和水分变 化敏感 ， 所以 同种玉米样品在不 同时间 （ 环境 因素发生变化 ） 测量的光
摘
要 对 玉米 种子高光谱图像的光谱维信息进行分 析 ， 探索利 用高光谱 图像技术 鉴定玉米 杂交种 纯度 的
可行性 。 实验 中利用高光谱成像 系统采集 玉米 品种农华 １ ０ １ 的母本 和杂交种 的高光谱 图像 ， 波长范 围 ８ ７ １ ～ １ ６ ９ ９ ｍ ； 在每个玉米样本上 提取感 兴趣区域的平均光谱信息 ， 利用处理后 的数据建 立农华 １ ０ １ 母本 和杂交
本低 的特点 ， 并且易 于实现在线 分析 ， 在农业 、医药 、石 化 、
高光谱遥感林业信息提取技术研究进展
中图分类号 ： Ｐ ９ Ｔ ７
引 言
自２ Ｏ世纪 ６ 年代 开始 ，计算 机技术 、空 间分 析技术 等 ｏ
迅 速 发展 ，加 快 了遥 感 技 术 前 进 的 步 伐 。目前 ，遥 感 技 术 已 经在 林 业 、地 质 、军 事 、海 洋 、气 象 等 众 多 领 域 得 到 了 广 泛
数， 该技 术不仅能削弱大 气吸 收、散射 和辐射 影响 ，消除 系
统 误 差 ，还 能 够 提 取 深 度 、宽 度 、波 长 位 置 等 吸 收 峰 参 数 。
光谱一 、二阶微分的公式为 Ｆ ＤＲ ： Ｉ＿ ｄ Ｒ一
高光谱遥感数据 。 林业 资源管理 和林 业调查监测 有剃结合 是
估、 森林分类 与调查等方面起 到 了举 足轻重 的作用 ，为实 时
而 科 学 的 森林 经 营 管 理 增 添 了 一 种 新 技 术 手 段 。
可 以得到光谱反射率最小 、最大波长位置 以及 拐点等特征参
１ 高光谱遥感技术在林业 中的研究 现状
林业高光谱技术正处于发展阶段 ，已能够 提供多种地 面
究中成为了重要的领先技术之一 。高光谱 遥感是将 光谱技术 和成像技 术相结合 ，以纳米级 的超高 光谱 分辨率对 目标地物 进行成像 ， 同时获取数 十甚至上 百个波 段 ， 成连 续光谱 图 形 像的技术 。高光谱遥感 的光谱分 辨率很 高 ， 般波 段宽度 小 一
于 １ ｌ，在 林 业 的 定 量 监 测 与 分 析 方 面 具 有 很 大 的 潜 力 。 ０ｎ ｌ Ｔ
目前 ， 高光谱技术 在林 业遥感领域取得 了丰 硕的研究成
果 ，主要 包 括 如 下 五 个 方 面 ：（ ）森 林 树 种 高 光 谱 分 类 与 识 １
高光谱遥感图像特征提取及分类方法研究
高光谱遥感图像特征提取及分类方法研究摘要高光谱遥感图像具有丰富的光谱信息，是一种重要的遥感数据源，对于地物分类和信息提取具有巨大潜力。
本文研究了高光谱遥感图像的特征提取和分类方法，并对比了不同算法的性能和适用场景。
通过实验证明，基于高光谱图像的特征提取和分类方法能够有效地提升分类精度和识别准确性，为地物分类和信息提取提供了可靠的技术支持。
1. 引言高光谱遥感图像是近年来发展起来的一种遥感数据源，它能够提供超过几十到上百个连续波段的光谱信息。
与传统的多光谱遥感图像相比，高光谱图像具有更细粒度的光谱解析能力，能够提供更多的地物类别信息。
因此，高光谱遥感图像在自然资源调查、环境监测、农业和城市规划等领域具有广泛的应用前景。
2. 高光谱遥感图像的特征提取方法高光谱遥感图像的特征提取是对图像数据进行预处理的关键环节。
传统的特征提取方法主要基于光谱信息进行，如主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）。
这些方法可以有效地降低光谱维度，提取出最主要的光谱特征，但无法利用高光谱图像的细粒度特性。
近年来，随着深度学习的兴起，基于卷积神经网络（CNN）的特征提取方法逐渐应用于高光谱图像。
这些方法将传统的卷积操作扩展到了高光谱维度，能够捕捉到更丰富的空间和光谱特征。
同时，通过引入自注意力机制和注意力机制，还可以增强网络对光谱和空间特征的关注度，提高特征提取的精度和灵活性。
3. 高光谱遥感图像的分类方法高光谱遥感图像的分类是根据提取的特征对图像进行像元分类的过程。
常用的分类方法包括支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和卷积神经网络（CNN）等。
SVM是一种经典的机器学习算法，通过在高维特征空间中构建最优超平面将不同类别的样本分离开。
在高光谱图像分类中，SVM能够充分利用光谱特征和空间特征，具有较好的分类效果。
RF是一种基于决策树的集成学习算法，通过随机选择数据集和特征子集构建多个决策树模型，并将它们的分类结果进行投票或平均，从而提高分类的准确性。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
光谱及高光谱成像技术在作物特征信息提取中的应用研究共3篇光谱及高光谱成像技术在作物特征信息提取中的应用研究1光谱及高光谱成像技术在作物特征信息提取中的应用研究摘要：随着现代农业技术的发展，通过高光谱成像技术获取的数据为作物特征信息提取提供了新的途径。
本文对光谱及高光谱成像技术在作物特征信息提取中的应用进行了综述，同时探讨了这些技术在农业领域的发展前景。
关键词：光谱、高光谱成像、作物特征、信息提取、发展前景引言在现代化的农业生产中，不仅需要依靠高新技术对作物进行精细化管理，还需要对农田中作物的特征信息进行精准提取。
其中，光谱及高光谱成像技术成为作物特征信息提取的主要手段之一，其有效地提升了农业管理的水平。
一、光谱成像技术在作物特征信息提取中的应用光谱成像技术是指在特定波段范围内对微弱光进行有效采集和成像，并根据所获得的光谱信息来确定物体的性质和结构。
该技术可用于获取作物的生理生化信息、生长状态和气候状况等特征信息，进而为农业管理提供多方位数据支持。
1.1 光谱成像技术在农作物品种识别中的应用农作物品种的识别对于区分田间作物、优化作物生产管理和提高作物产量水平具有重要意义。
利用光谱成像技术可获取作物叶片、花朵等有色组织的非接触式图像，通过建立光谱特征库并采用专门的算法进行图像识别，可以快速准确地实现作物品种识别。
1.2 光谱成像技术在作物发育状况监测中的应用作物发育状况的监测对于作物生长动态分析和种植策略调整至关重要。
光谱成像技术可实时地对农作物的生长结构、营养情况和生理代谢活动进行检测。
比如，通过对植物的叶绿素荧光光谱进行监测，可以准确反映作物光合作用的活跃程度，为作物管理提供科学依据。
1.3 光谱成像技术在农业病虫害预测中的应用病虫害是影响作物产量和品质的一大因素，及时预测和防控病虫害对于保证农业生产重要。
利用光谱成像技术可以对病虫害所造成的组织损伤和代谢异常进行检测，比如温度异常和剧烈变化等。
因此，通过光谱成像技术获取的信息可用于预测病虫害的发生，进而采取相应措施进行预防和治理。
二、高光谱成像技术在作物特征信息提取中的应用高光谱成像技术是指通过精密光学仪器获得目标物体在本质上的反射光谱信息，用于反映物体表面各点的光谱特征。
高光谱成像技术既具有光谱成像技术的优点，又能够谱段更加细致，从而坐在作物特征信息的提取。
2.1 高光谱成像技术在农业遥感中的应用高光谱成像技术可以获取大面积农田的遥感图像，通过该技术可获取农作物的生长状况和其变化趋势。
比如，当作物受到气候变化等因素的影响时，利用高光谱成像技术可以快速捕捉到作物叶片的化学成分、光谱属性，并通过建立的模型及时发现作物的异常情况，从而及时采取必要措施。
2.2 高光谱成像技术在农业智能化管理中的应用高光谱成像技术是农业智能化管理的重要手段之一。
该技术在图像处理方面具有优异的性能，可为农业领域提供多方位的数据支持。
通过建立高光谱成像库并结合多源数据分析，可实现对农田中具体的生态环境实时监控和分析，可为农业生产提供有效的服务和保障。
三、总结与展望光谱及高光谱成像技术可以获取作物多维度特征信息，进而可以精准进行作物品种识别、生长状态监测以及病害预测等多种应用。
其发展前景也更加广阔，可以应用于农业智能化管理、农业资源评估、农作物科学研究、环境监测等多种方向。
相信随着该技术的不断推广和创新，会有更多的突破点出现，从而更好的支撑当前农业技术的快速发展高光谱成像技术是一种重要的农业遥感手段，可以获取作物多维度特征信息，为农业智能化管理提供支持。
利用高光谱成像技术可开始进行作物品种识别、生长状态监测以及病害预测等多种应用。
随着技术的不断推广和创新，相信该技术在农业领域的应用前景也必将更加广阔。
需要继续加强技术研发和应用推广，以更好地支撑当前农业技术的快速发展光谱及高光谱成像技术在作物特征信息提取中的应用研究2光谱及高光谱成像技术在作物特征信息提取中的应用研究随着科技的进步，越来越多的先进技术正在被应用到农业生产中，帮助农业提高产量、降低成本和保证食品质量安全。
其中，光谱及高光谱成像技术作为农业诊断和治理的先进技术，越来越受到农业科技人员的关注和重视，尤其是在作物信息提取方面，其优越性非常明显。
首先，光谱技术是一种非侵入性的检测技术，不会对作物的生理生化过程造成干扰，可以多次重复测量同一农田，获得丰富的作物光谱信息。
这一点是传统农业技术无法比拟的。
通过收集不同波长下的作物反射率，可以分析出作物的生理生化情况，如植株叶面积指数(L)、叶绿素含量、植被覆盖度等特征信息。
其次，高光谱成像技术是一种高分辨率的技术，可以提供更为细致的信息，将光谱信息量的监测提升到空间分辨率的监测，可以实现对不同部位作物的光谱信息监测。
高光谱成像技术可以对作物的光学特性进行高精度检测，同时避免了观测区域的二次污染，确保数据的精准性和稳定性。
高光谱成像技术在作物信息提取过程中能够提供更加精准和详细的信息，例如，水分含量、叶面积、氮含量等信息，这些信息可以帮助农业科技人员更好地了解作物的情况，从而制定出更为科学合理的农业生产计划和措施。
最后，光谱及高光谱成像技术可以辅助农产品质量检测和育种，便于筛选具有优良性状的材料，并为农产品的生产、加工、销售等环节的质量控制提供了技术支持。
总的来说，光谱及高光谱成像技术在作物特征信息提取中的应用研究已经越来越成熟，发挥着越来越大的作用。
这些技术能够实现对作物的生长发育、养分状态、病虫害信息等诸多方面进行快速高效的监测和诊断，极大地提高了农业生产效率和农产品质量。
未来，光谱及高光谱成像技术还有很大的发展空间，相信在处理和解决更多的作物信息提取难题中，光谱及高光谱成像技术一定会大显身手，成为农业生产发展的重要支撑综上所述，光谱及高光谱成像技术在作物特征信息提取中起到了不可替代的作用，并在农业生产中不断得到应用和发展。
这些技术为农业科技人员提供了更细致、精准的作物信息监测手段，有助于制定更为科学合理的农业生产计划和措施。
未来，随着光谱及高光谱成像技术的不断发展和完善，相信将有更多的应用场景得到拓展，帮助农业实现更高效、更可持续的发展，为人民群众提供更加丰富、健康的农产品光谱及高光谱成像技术在作物特征信息提取中的应用研究3光谱及高光谱成像技术在作物特征信息提取中的应用研究摘要：光谱及高光谱成像技术被广泛应用于作物特征信息提取中。
本文从光谱及高光谱成像技术的基本原理出发，对其在作物遥感监测、作物品质评估、作物生长监测等方面的应用进行了深入探讨。
文章通过文献综述的方式，系统性地介绍了光谱及高光谱成像技术在作物学中的应用现状，并分析了其在实际应用中需要注意的问题。
文章认为，光谱及高光谱成像技术具有无损、高精度、高分辨率等优点，能够对作物生长、品质等方面进行准确的监测和评估，对提高农业生产水平具有重要意义。
关键词：光谱；高光谱成像；作物特征信息提取；遥感监测；作物品质评估；作物生长监测1.引言作物是农业生产的重要组成部分，其生长、品质等方面的监测和评估对于提高农业生产水平具有重要意义。
传统的作物监测方法主要是人工视察或者单一监测手段，如气象监测、土壤监测等。
这种监测方法存在着耗时、耗力、不精确等问题。
同时，由于传统监测方法不能够实现作物的全息信息获取，因此不能够全面、准确地得到作物生长、品质等方面的信息。
因此，寻求一种全面、准确的监测手段对于推动作物特征信息提取的发展至关重要。
2.光谱及高光谱成像技术的基本原理光谱是指光的各种频率的集合。
不同频率的光可以被用来刻画物质的不同特性。
作物的色彩、结构、生理生化过程等均与光谱有着密切联系。
光谱成像是一种通过光谱信息获得物体图像的技术。
与传统的图像采集技术不同，光谱成像技术能够同时获取光谱信息和空间信息。
而高光谱成像技术则是一种特殊的光谱成像技术，能够获取物体各个光谱波段的光谱信息。
3.光谱及高光谱成像技术在作物特征信息提取中的应用3.1 作物遥感监测光谱成像技术在遥感监测中得到了广泛应用。
它可以获得大量的遥感数据，对遥感监测提供了可靠的实验基础。
光谱成像技术可以有效地应用于作物遥感监测中，通过对作物不同波段的光谱反射率、光谱吸收率等信息进行收集、提取和处理，实现作物的遥感监测。
其广泛应用于作物面积估算、作物需水量监测等方面。
通过对作物生长过程中各个阶段的光谱特性的分析和研究，可以实现对作物生长情况的监测和预测，为作物的管理和生产提供实时的决策支持。
3.2 作物品质评估光谱成像技术在作物品质评估中也得到了广泛应用。
作物的品质对于农产品市场的竞争力具有重要意义。
通过对不同波段的光谱数据进行分析和处理，可以提取出作物的各种品质信息，如氮素含量、产量、病虫害受害程度等。
其应用于果蔬质量检测、作物质量评价等方面。
通过对光谱信息的提取和分析，可以实现对作物品质的精确评估，为农产品市场供给提供了可靠的数据支撑。
3.3 作物生长监测光谱成像技术在作物生长监测中的应用也越来越广泛。
作物生长过程中的每个阶段的光谱反射率、吸收率等均具有不同的特征值。
通过对这些特征值进行提取和分析，可以实现对作物生长情况的监测和预测。
例如，对作物的NDVI值（Normalized Difference Vegetation Index）进行监测可以实现对作物生长情况的精确评估，为作物的管理和生产提供了实时的决策支持。
同时，高光谱成像技术可以在作物生长监测中提供更加精细的空间和时间分辨率，提高了作物生长监测的有效性和准确性。
4.光谱及高光谱成像技术在实际应用中存在的问题光谱及高光谱成像技术在作物特征信息提取中的应用具有一定的局限性。
其中主要有以下几个方面：4.1 设备成本高由于光谱及高光谱成像技术所需的设备成本较高，因此限制了其在实际应用中的推广和应用。
4.2 数据处理难度大由于光谱及高光谱成像技术获得大量的光谱数据，并且这些数据与作物特征信息之间存在着复杂的相关性，因此数据处理难度较大，需要大量的总的来说，光谱及高光谱成像技术在农业领域的应用具有广阔的前景和潜力。
它可以实现对作物特征信息的精确定量化和定量化，提高农业生产的效益和质量，推动农业现代化进程。
然而，在实际应用中，还需要克服设备成本高和数据处理难度大等问题，更好地推动光谱及高光谱成像技术在农业领域中的应用和发展。