检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:丁铭[1] 李旭文[1] 姜晟[1] 王甜甜[1] 张悦[1] 纪轩禹 刘耀瑶 姜威 DING Ming;LI Xu-wen;JIANG Sheng;WANG Tian-tian;ZHANG Yue;JI Xuan-yu;LIU Yao-yao;JIANG Wei(Jiangsu Province Environmental Monitoring Centre,Nanjing,Jiangsu 210019,China;Nanjing ZHIPU Technology Co.,Ltd.,Nanjing,Jiangsu 210048,China)
机构地区:[1]江苏省环境监测中心,江苏南京210019 [2]南京智谱科技有限公司,江苏南京210048
出 处:《环境监测管理与技术》2022年第1期49-51,71,共4页The Administration and Technique of Environmental Monitoring
基 金:国家水体污染控制与治理科技重大专项基金资助项目(2017ZX07302-003);2019年度江苏省环保科研课题基金资助项目(2019010);农村环境监测质量抽查基金资助项目(CNEMC-EC0217-04)。
摘 要:采用机载高光谱视频相机,在4个季节对太湖蓝藻进行7次、18个架次的有效拍摄。对拍摄到的高光谱影像进行辐射定标、几何拼接等预处理后,提取不同浓度蓝藻和水草等其他物体的高光谱数据,发现不同浓度的蓝藻光谱在680 nm后表现出较大差异。采用主成分分析(PCA)对高光谱数据降维后,结合k-近邻(k NN)分类算法,可实现对蓝藻的精准定位。定性识别结果经光谱预处理后,采用连续投影算法(SPA)进行特征波段提取,发现蓝藻光谱的季节差异主要表现在450 nm~570 nm和760 nm~910 nm波段。An airborne hyperspectral video camera was used to take effective photos of cyanobacteria in Taihu Lake for 7 times and 18 sorties in four seasons.After preprocessing the hyperspectral images by radiometric calibration and geometric splicing,and extracting the hyperspectral data of cyanobacteria,aquatic plants and other objects of different concentrations,it was discovered that the spectra of cyanobacteria with different concentrations showed great differences after 680 nm.After dimensionality reduction of hyperspectral data by principal component analysis(PCA),combined with k-nearest neighbor(k NN)classification algorithm,accurate positioning of cyanobacteria could be realized.After spectral preprocessing the qualitative identification results,and extracting the characteristic bands by successive projections algorithm(SPA),it was found that the seasonal differences of cyanobacteria spectra were mainly at 450 nm~570 nm and 760 nm~910 nm.
分 类 号:X87[环境科学与工程—环境工程]
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在链接到云南高校图书馆文献保障联盟下载...
云南高校图书馆联盟文献共享服务平台 版权所有©
您的IP:216.73.216.4