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土壤重金属高光谱反演研究综述 下载：45 浏览：406

郭颖1,2 毕如田2 郑超1,2 袁宇志1 柴敏1 郭治兴1 《中国环境保护》 2018年1期

摘要:
土壤是地理环境统一体的重要组成要素。目前,由人类活动造成的土壤重金属污染对土壤生态环境和人类身体健康构成了严重威胁。快速获取土壤中重金属含量是治理土壤重金属污染的前提。高光谱遥感技术的发展为快速高效定量监测土壤重金属含量提供了科学的手段。通过对近20年利用高光谱遥感实现土壤重金属定量反演的方法以及不同光谱处理对反演模型精度的影响等方面的总结以及定量反演土壤重金属含量的基本流程及实现间接反演土壤重金属的相关性元素的简要概述。发现反演模型决定了反演精度,光谱预处理影响反演精度。最后探讨分析了高光谱遥感在土壤重金属研究方面的不足以及发展趋势。

一种基于变分自编码器的高光谱图像分类方法 下载：84 浏览：496

徐朋磊 薛朝辉 车子杰 《测绘科学与技术》 2020年3期

摘要:
深度学习可以有效表达影像的深层特征,在遥感图像处理特别是在分类方面取得了良好的效果。提出了一种基于变分自编码网络的高光谱遥感影像深度学习分类方法,该方法利用变分自编码器进行无监督训练,用分类层替换解码层,输入训练样本进行分类网络的微调,最后在分类器预测的类别概率图基础上使用条件迭代模型求解马尔可夫随机场,对分类结果进行优化。在两幅通用高光谱数据集上进行分类实验,结果表明基于变分自编码器的高光谱遥感影像分类方法取得了优于其它方法的分类效果。

高光谱图像分类的融合分层深度网络联合稀疏表示算法 下载：47 浏览：370

王军浩 闫德勤 刘德山 闫汇聪 ​ 《人工智能研究》 2020年8期

摘要:
在高光谱图像分类领域中每个像素的局部邻域一旦包含来自不同类别的样本,联合稀疏表示将受邻域内字典原子与测试样本之间同谱异类的影响,严重降低分类性能.根据高光谱图像的特点,文中提出融合分层深度网络的联合稀疏表示算法.在光谱和空间特征学习之间交替提取判别性光谱信息和空间信息,构建兼具空谱特征的学习字典,用于联合稀疏表示.在分类过程中将学习字典与测试样本间的相关系数与分类误差融合并决策.在两个高光谱遥感数据集上的实验验证文中算法的有效性.

基于深度置信网络(DBN)的赤潮高光谱遥感提取研究 下载：6 浏览：443

姜宗辰1,2 马毅1,2 江涛1 陈琛1,2 《海洋研究》 2020年期

摘要:
赤潮是严重的海洋灾害,有效监测赤潮对于保护海洋生态环境具有重要意义。高光谱遥感具有光谱分辨率高、图谱合一等优势,适合于海洋赤潮监测。深度学习是机器学习领域的前沿,为高光谱遥感分类提供了新的思路。深度置信网络(Deep Belief Network,DBN)兼具监督分类与非监督分类的特点,通过构建DBN模型,将DBN应用于赤潮灾害遥感监测中,应用渤海机载高光谱遥感数据开展赤潮分类,以达到提取高光谱图像中赤潮水体范围的目的。通过设置对照实验,对比经典的SVM监督分类方法与ISODATA非监督分类方法,发现DBN模型在相同实验条件下具有更高的分类精度,赤潮遥感提取精度提高了3%～11%。

高光谱遥感技术在反演土壤重金属含量中的应用 下载：176 浏览：2495

姚明月 《水土保持与应用》 2021年7期

摘要:
随着城市快速发展、人口数量剧增、工业生产规模扩大，土壤环境受到了前所未有的威胁。其中，土壤重金属污染具有难治理、易迁移、易富集的特点，限制了区域经济、环境的发展，对人类健康和生态平衡产生了巨大的影响。目前国内外学者基于高光谱遥感对土壤重金属污染做了大量的研究。本文从直接监测和间接监测两个角度总结了近几年高光谱遥感实现土壤重金属定量反演的方法。并探讨分析了高光谱遥感在土壤重金属研究方面的优势、不足以及未来的发展趋势。
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