基于高光谱成像技术实现对高粱农药残留种类的鉴别。利用近红外高光谱成像系统采集高粱农药残留样品的高光谱数据, 建立基于 BP 神经网络自适应增强算法、轻量梯度提升机、极度梯度提升、支持向量机的高粱农药残留分类模型;构建基于特征波长信息的农药残留分类模型, 对比分析结果。阅读全文 ∨
本研究旨在探讨HSI对钛铁矿中9种主要组分品位测定的应用潜力。为了检验钛铁矿HSI在空间域的潜力,基于光谱和空间数据,采用树突网络、偏最小二乘、反向传播神经网络和麻雀优化的核极限学习机多元模型建立数据集与各组分品位之间的映射关系,并对其可靠性进行评估。 阅读全文 ∨
近日,杭州师范大学副研究员方美红(第一作者)与南京大学居为民教授(通讯作者)发表了题为“A Normalized Spectral Angle Index for Estimating the Probability of Viewing Sunlit Leaves from Satellite Data”的论文,值得一提的是,该论文中用到的高分辨率成像数据是由本公司所售光谱相机GaiaField-F-V10测量得到。阅读全文 ∨
本文提出了一种新颖的3DSSA方法来缓解严重的光谱变异性和空间异质性问题。在3DSSA中,我们定义了一个新的3D嵌入窗口来构造与整个HSI相对应的低秩轨迹张量,并引入t-SVD进行特征提取和重建。此外,为了减轻尺度多样性并提高分类精度,提出了扩展区域聚类RC-3DSSA框架用于精确的土地覆盖分类。 阅读全文 ∨
安徽省农业科学院花可可副研究员团队利用搭载有GaiaSky-mini2-VN高光谱相机(江苏双利合谱公司)的DJI M600无人机平台,获取了不同施肥处理下的小麦冠层高光谱影像。阅读全文 ∨
云南师范大学杨扬教授团队基于Gaiasky-Mini2-VN获取的高光谱影像,采用一种新颖的图像配准方法将高光谱影像配准到拼接后的可见光影像上,极大提高了高光谱影像采集效率,避免了高度重叠数据的采集。阅读全文 ∨
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