光谱图像

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改进Unet网络的汽油管道泄漏高光谱图像检测
《光谱学与光谱分析》2025年第5期1476-1484,共9页王克明 公维佳 王海明 蔡永军 刘嘉星 孙磊 宋丽梅 李金义 
国家自然科学基金项目(62375204);天津市科技计划项目(23YDTPJC00170);天津市自然科学基金项目(20JCYBJC00160)资助。
针对当前汽油管道泄漏检测效率低、无法精准分割泄露区域边缘的局限性,提出一种基于高光谱图像与深度学习结合的汽油管道泄漏检测方法。首先进行两种型号汽油在土壤、水背景下的特征光谱波段提取;利用连续投影算法实现汽油高光谱图像数...
关键词：汽油管道泄露 高光谱图像 目标检测 深度学习 Unet网络 
结合高效注意力机制的神经架构搜索高光谱图像分类
《液晶与显示》2025年第4期630-641,共12页陈海松 张康 吕浩然 王爱丽 吴海滨 
黑龙江省重点研发计划(No.JD2023SJ19);黑龙江省自然科学基金(No.LH2023F034);深圳职业大学校级科研项目(No.6025310007K)。
由于不同高光谱数据集在频带数、光谱范围和空间分辨率上存在显著差异,适用于不同高光谱数据集的最优网络结构也存在不同。此外,人工设计的深度学习网络需要调整大量的超参数,这无疑给设计一个适用于各种HSI数据集的通用分类模型带来了...
关键词：高光谱图像 图像分类 神经架构搜索 注意力机制 
联合多尺度残差卷积-视觉Transformer和GAN的高光谱图像分类
《河北工业大学学报》2025年第2期42-51,共10页宋子涛 赵全明 张冬梅 
教育部“春晖计划”合作科研项目(HZKY20220242);山西科技学院科研类专项基金资助项目(XKY024,XKY002)。
针对高光谱图像分类在有限训练样本条件下,基于卷积神经网络进行局部特征提取的生成式对抗网(Generative adversarial network,GAN)分类方法,存在难以捕获全局特征的缺陷性而导致分类精度受限的问题,提出一种联合多尺度残差卷积-视觉Tra...
关键词：高光谱图像分类 视觉Transformer 卷积神经网络 多尺度特征 CA注意力机制 
基于多任务学习的高光谱图像目标分类和分割方法
《计算机测量与控制》2025年第4期241-246,254,共7页韩宇霖 刘凯新 陈平 
国家优秀青年科学基金(62122070);国家自然科学基金-青年基金(62301507)。
高光谱图像具有丰富的光谱特征和空间特征,针对传统的基于卷积神经网络的高光谱图像分类方法只能完成单一的任务,缺乏对其他任务的泛化能力的问题,提出基于多任务学习的高光谱图像分类和分割方法,通过共享统一的网络来组合完成不同的任...
关键词：高光谱图像 多任务学习 语义分割 特征融合 注意力机制 
基于表示学习的高光谱图像特征提取方法
《流体测量与控制》2025年第2期13-15,共3页陈欣 
青岛滨海学院科技计划研究项目(青年)(2023KQY10)。
针对高光谱图像中的混合像元问题,提出了一种基于表示学习的特征提取方法。该方法利用深度学习技术,构建了一个高效的特征学习模型,旨在提升高光谱图像的分类精度和解译效率。实验结果表明,通过引入表示学习,成功降低了混合像元对分类...
关键词：高光谱图像 混合像元 表示学习 特征提取 
自适应全变差和低秩约束的高光谱图像稀疏解混
《光谱学与光谱分析》2025年第4期1071-1081,共11页徐晨光 郭禹 李峰 刘翼 李艳 邓承志 刘燕德 
江西省科技厅重大科技研发专项“揭榜挂帅”制项目(20213AAG01012);江西省2024年度研究生创新专项资金项目(YC2024-B200)资助。
高光谱稀疏解混是利用一个含有丰富的端元光谱信息的光谱库作为先验,并对高光谱数据进行分解,得到与光谱库中各端元光谱对应的丰度的图像处理技术。然而目前大多数稀疏解混方法,在高噪声条件下的解混效果不佳,且很多去噪解混算法只是片...
关键词：稀疏解混 自适应全变差 低秩约束 高光谱图像 
面向伪装目标识别的高光谱图像波段选择方法
《应用光学》2025年第2期336-342,共7页王贝贝 刘凯新 陈平 
国家优秀青年科学基金(62122070);国家自然科学基金青年基金(62301507);山西省基础研究计划(自由探索类)(202303021222094)。
随着伪装技术的不断进步,伪装目标与背景的光谱相似度越来越高,给识别任务带来了挑战。现有的波段选择方法大多关注波段的信息量或图像整体可分性,难以选择出能够有效区分相似光谱的特征波段组合。为此,提出了一种面向伪装目标识别的高...
关键词：高光谱图像 波段选择 光谱差异度指数模型 伪装目标 
针对高光谱遥感图像变化检测的混合注意力和双向门控网络
《中国图象图形学报》2025年第4期1017-1026,共10页李相潭 高峰 孙悦 董军宇 
新一代人工智能国家科技重大专项(2022ZD0117202);国家自然科学基金项目(42106191);青岛市自然科学基金项目(23-2-1-222-zyyd-jch)。
目的高光谱图像能提供丰富的光谱和空间信息,但常受到多种噪声的干扰,增加了其在变化检测领域应用的复杂性。为了解决上述问题,提出一种基于混合注意力和双向门控网络的高光谱图像变化检测方法,旨在提升变化检测的性能,从而在复杂环境...
关键词：变化检测 高光谱图像(HSI) 遥感技术 双向注意力 Transformer 
基于无人机多光谱图像的小麦叶片氮含量遥感监测研究
《安徽农业科学》2025年第8期243-247,共5页王茂宇 李梅 夏雨微 
太仓市2023年部级化肥减量增效及“三新”技术配套集成推广项目(2024-RWZYGDJSYLY-019);安徽高校协同创新项目(GXXT-2023-101)。
为实现作物生产精准、高效、动态、低成本的氮养分监测,推动农业新质生产力快速发展,以2024年试验实测数据为基础,以无人机图像为数据源,分析拔节期、孕穗期小麦主要遥感参数与叶片氮含量(LNC)的模型。结果表明,小麦拔节期、孕穗期分别...
关键词：无人机 多光谱图像 小麦叶片氮含量 监测模型 
基于多尺度注意力融合的叶绿素a水质参数反演研究
《光谱学与光谱分析》2025年第4期1190-1200,共11页孙帮勇 巩凯杰 于涛 别倩雯 
国家自然科学基金项目(62076199);陕西省重点研发计划项目(2022ZDLGY01-03,2024GX-YBXM-129)资助。
水资源是生态环境核心要素之一,目前大量的水域被工业化污染或富营养化破坏,因此实时监测水质参数对于维护水体健康至关重要。传统水质监测多利用实地采样测量法或基于线性回归预测法,由于遥感图像与水质参数之间显著的非线性特征,传统...
关键词：水质反演 叶绿素A 遥感光谱图像 多尺度注意力融合 
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