基于分数阶微分的土壤有机质含量高光谱反演研究

土壤有机质（SOM）对改善干旱区土地盐碱化、沙漠化和草场退化等环境问题发挥着重要作用。为了探索分数阶微分方法在SOM高光谱反演的可行性,以渭干河-库车河绿洲73个土壤样本为研究对象,通过测定其SOM含量与光谱反射率,利用0.2阶微分为步长,进行0～2阶分数阶微分的数学变换,分析分数阶处理光谱与SOM含量间的相关性,运用支持向量机回归、偏最小二乘回归和随机森林（RF）等方法对SOM含量进行定量反演。结果表明：采用RF的1.2阶微分建立的SOM含量反演模型预测精度最高,决定系数为0.93,均方根误差为1.62,相对分析误差为3.65。研究结果为精准反演该地区的SOM提供了依据,也为其他地区的SOM反演提供一定的参考。     

几种不同类型土壤的VIS-NIR光谱特性及有机质响应波段研究

利用高光谱遥感技术估测土壤有机质含量是精准农业发展的必然要求.本研究测量并分析了7组不同地区不同类型共791个土壤样品在350～2500 nm的光谱反射率及一阶微分曲线,并对土壤有机质含量和光谱反射率进行相关性分析,同时对前人研究中有关有机质的光谱响应波段进行了总结.结果发现,600～800 nm波段可以作为研究区域内不同类型土壤共同的有机质光谱响应波段,这对进一步建立不同土壤类型相对统一的有机质预测模型具有一定意义.研究还发现,有机质含量高于2%并不是高光谱预测土壤有机质含量必要的前提条件.     

不同尺度的微分窗口下土壤有机质的一阶导数光谱响应特征分析

使用高光谱仪ASD Field Spec在波长范围400～1000 nm内采集有机质含量不同的土壤反射光谱数据并作对数变换处理;之后在不同尺度的微分窗口下求取其一阶导数(一阶导数光谱)并进行小波阈值去噪;从一阶导数光谱中提取特征参数表征有机质含量变化.结果表明,微分窗口尺度w=1 ～5时,土壤一阶导数光谱中含有大量噪声...     

基于可见-近红外光谱特征波长选择的土壤有机质快速检测研究

选择光谱特征波长进行建模可以减少冗余波长的干扰,提高模型的预测精度。采用小波阈值消噪法对采集的104个土壤样本光谱数据进行了预处理,并通过间隔偏最小二乘法、无信息变量消除、连续投影算法和群智能算法等9种方法筛选了建模波长。结果表明,小波阈值消噪法能有效降低光谱中的噪声。利用波长选择方法筛选建模波长不仅能减少建模变量的个数,而且还能提高模型的预测精度,特别是离散粒子群优化算法利用26个波长进行建模,预测决定系数达到了0.81,预测的相对标准误差为2.31。实验结果证明,通过对光谱波长进行选择不但可以降低模型的复杂度,还能有效预测土壤有机质达的含量。     

基于高光谱成像技术的土壤盐分含量检测

利用NIR高光谱仪(光谱范围900~1700nm)对土壤含 盐量进行了无损检测,对比分析不同含盐量土壤的水分变化情况、不同时间下土壤光谱曲线 的差异。结果表明,随着土壤中含盐量的增加,土壤中水分蒸发情况受到的影响程度不同, 从而使得不同含盐量土壤的反射率存在明显的规律;在此基础上,对比分析了不同预处理方 法,优选出原始光谱;利用多元线性回归(multiple linear regression,MLR)、主成分回归 (principal component regression,PCR)与偏最小二乘回归(partial least squares regre ssion,PLSR)方法对900700 nm范围的特征波长建立模型,对比分析不同建模效果,优选β系数提取的特征波长的P LSR模型,特征波长为936、1016136、 1151186273395425458535642 nm,最优模型的预测相关系数为0.949,预测均方根误差为2.914 g/kg。因此,今后可采用 不同波段对土壤含盐量进行定量分析,为今后表层土壤含盐量遥感预测奠定基础。     

基于Wavelet-CNN网络的人类活动识别技术

针对传统的识别方法不能满足人类活动识别(Human Activity Recognition,HAR)技术研究需求的现状,提出了一种基于小波变换和卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)相结合的深度学习模型.将多通道传感器的波形数据通过小波变换分解并重组作为输入.利用不同卷积核...     

基于热红外特征光谱的土壤重金属含量估算模型研究

利用光谱分析方法探究了北京地区农业土壤中8种重金属(Cr、Ni、Cu、Zn、As,Cd、Pb、Hg)含量与热红外发射率(8μm～13μm)的关系,分析了土壤重金属的特征光谱,并模拟预测了重金属含量的回归模型,为基于遥感光谱的土壤重金属含量监测奠定了基础.相关分析结果表明,发射率标准化比值与重金属含量的相关关系最好,可用来获取土壤中的重金属元素信息.建立了土壤重金属含量的对数值与发射率标准化比值的线性回归模型,并对回归方程的显著性进行了检验.结果表明回归方程显著,这说明发射率变量与土壤重金属含量之间存在相关关系,因此热红外发射率可以用来预测土壤的重金属含量.     

基于小波包变换的雷达抗噪声调频干扰研究

本文基于小波包分解提出了一种新的雷达信号抗调频噪声干扰的方法,该方法利用小波包的多尺度时频分析及重构,在雷达信号处理中进行抗噪声调频干扰,将含有噪声调频干扰信号的雷达信号在不同的频段上进行小波包分解,然后重构出原始信号,从而达到抗干扰的目的,最后通过仿真分析证明了该方法的有效性。     

基于GA-XGBoost模型的GF-5卫星影像土壤重金属含量反演研究

随着高光谱成像技术的发展,利用国产高光谱影像进行大范围土壤参数反演成为了可能,但其反演精度仍有待提高。因此,以陕西大西沟矿区为例,以GF-5高光谱卫星影像以及实测的土壤样本数据为数据源,提出了一种基于遗传算法特征选择的XGBoost土壤铜元素反演模型(GA-XGBoost)。首先,对预处理后的影像数据进行连续统去除等光谱变换,并利用蒙特卡罗交叉验证法(MCCV)剔除异常土壤样本;最后,分别建立基于相关系数与遗传算法特征选择的XGBoost重金属含量反演模型。实验结果表明,相同光谱变换条件下,与基于相关系数特征选择的XGBoost模型相比,所提GA-XGBoost模型性能均有明显改善,其中基于连续统去除变换的GA-XGBoost模型反演效果最优,均方根误差为4.85 mg·kg^-1,拟合优度达0.84,相对预测误差值为2.0。利用该模型进行研究区土壤Cu含量空间分布反演结果表明,该区域开采区周边及道路两侧受到Cu的污染较严重,这一规律与实地调查结果一致。     

基于机载高光谱遥感图像的城市绿地覆盖研究

针对Kappa系数低,绿地提取结果完整性差和图像分割精度低的问题,进行基于机载高光谱遥感图像的城市绿地覆盖研究.利用小波变换融合机载高光谱遥感图像,增强图像,清晰化图像边缘并分割图像,获取多个不规则的多边形图像,合并匹配度较高的机载高光谱遥感图像,在提高数据完整度的同时简化数据,提取机载高光谱遥感图像中的绿地覆盖特征,...     

基于人类视觉的快速自动调焦法

为了提高自动调焦算法的性能,对调焦评价函数和调焦搜索算法进行了研究。在分析人类视觉系统(HVS)特性研究成果的基础上,提出了一种基于HVS加权的小波调焦评价函数。根据视觉多通道特性和视觉敏感度带通特性,对不同方向、不同空间频带的小波高频系数分别赋予不同的权值。为了克服爬山法搜索速度慢的缺点,提出了一种基于SOM神经网络的搜索算法,采用训练完成的SOM神经网络预测镜头的最佳聚焦位置。实验结果表明,提出的小波调焦评价函数得到了比传统小波调焦评价函数更优的调焦特性曲线;采用本文的搜索算法平均仅需要采集处理7.3幅图像就能找到最佳聚焦位置,与基于全搜索的爬山法相比,节省了大量的搜索时间。说明提出的调焦方法不但可以得到符合人眼视觉的调焦效果,还可以实现快速自动调焦。     

基于小波变换与支持向量机回归的冬小麦叶面积指数估算

叶面积指数(LAI)是作物长势诊断及产量预测的重要参数。通过对冬小麦采样点的高光谱曲线进行连续小波变换(CWT),然后利用小波系数与LAI 建立支持向量机回归(SVR)模型,实现冬小麦不同生育时期的叶面积指数估算。通过对所研究方法与选取的植被指数、偏最小二乘(PLS)回归等5种方法的反演结果进行统计分析。结果表明:利用连续小波变换确定的LAI 的敏感波段为680、739、802、895 nm,对应尺度分别为8、4、9 和8,对应小波系数的LAI 回归确定系数(R2)明显高于冠层反射率的回归确定系数;利用小波系数与LAI 建立的SVR 模型的反演精度最高,模型实测值与预测值的检验精度(R2)为0.86,均方根误差(RMSE)为0.43;而常用植被指数(归一化植被指数,NDVI;比值植被指数,RVI)建立的估测模型对冬小麦多个生育时期LAI 反演精度最低(R2 0.76,RMSE0.56)。因此利用连续小波变换进行数据预处理,能更好地筛选出对叶面积指数敏感的信息,LAI 回归方法比较结果表明,SVR 比PLS 更适合于LAI 的估测,通过将CWT 与SVR 结合(CWT-SVR)能实现不同生育时期冬小麦叶面积指数的遥感估算。     

基于小波变换的可见光通信系统码间干扰抑制技术

码间干扰直接影响可见光通信系统的通信性能,当前的应对方法存在一定的不足,为了实现系统信号稳定传输,文章采用基于小波变换的可见光通信系统码间干扰抑制技术,在分析可见光通信系统信道模型和信号多径特征基础上,利用小波变换将系统回波数据频谱变换到小波域,在小波域内通过恒虚警概率方法识别码间干扰小波系数,构建码间干扰小波系数的恒虚警检测器,将小波系数大于检测门限的码间干扰去除,实现对可见光通信系统码间干扰的抑制。实验结果表明,该方法的信号干扰抑制比和信号失真比均较低,可提高可见光通信系统的输出信噪比,有效抑制码间干扰对系统信号频谱的影响,保证系统信号传输稳定性。     

基于小波变换和HVS的数字水印算法研究

以静止彩色图像为研究对象,结合人类视觉系统模型,提出了一种基于离散小波变换的数字水印算法,该算法选择在原始图像小波变换的低频子带嵌入水印,提高了水印的鲁棒性和不可见性,并对所提出的算法进行了性能分析,实验结果表明,该算法对常见的图像攻击具有较强的鲁棒性。     

基于连续小波系数的叶绿素a浓度估测模型

叶绿素a浓度是估算浮游植物生物量的重要指标,连续小波变换是一种重要的多尺度光谱分析方法.本文以粤西、珠江口为案例区,基于地面高光谱和实测叶绿素a的浓度数据,选取10种不同的母小波基函数对高光谱反射率数据进行连续小波变换.运用偏最小二乘回归(PLSR)方法构建叶绿素a浓度的反演模型,分析比较了不同小波变换系数对建模结果的...     

不同入射角下的激光干扰效果研究

为了研究不同入射角下的激光干扰效果,采用逐步调节光轴指向的方法,对不同入射角下的干扰效果进行了实验研究和理论分析,取得了不同入射角下激光束在探测器上光斑位置、接收能量和光斑形状的数据。结果表明,光斑位置随入射角的增大而线性移动,对于本文中的光电成像系统而言,移动速率为入射角每增加0.1°,光斑偏离探测器中心16个像素;接收能量随入射角的增大而减小,对于本文中视场角为8°的光学系统而言,减小的幅度不超过1%;不同入射角下的激光光斑形状满足空间平移不变性。这一结果对开展激光干扰光电成像系统试验是有帮助的。     

基于小波系数能量分析的数字水印算法研究

混沌系统具有初值敏感性、参数敏感性和类随机性等特性.小波变换具有时频局部化特性,这一特性与人眼视觉系统的变换机制相符合.利用这些特点,首先利用经典的Logistic方程产生的混沌序列生成匹配模板对水印图像像素点置乱实现混沌王乱加密并按照16×16大小进行分块;然后针对人眼视觉系统的特点,对原始图像三级离散小波变换后的第二三级水平和垂直区域分块(16×16)并统计每块小波系数能量,根据每块能量从大到小的顺序分别嵌入每一块水印.实验证明,该方法具有一定的鲁棒性和抗破译性.