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Resonon | 高光譜成像結(jié)合機器學(xué)習(xí)檢測火炬松幼苗梭形銹病發(fā)病率

高光譜成像結(jié)合機器學(xué)習(xí)檢測火炬松幼苗梭形銹病發(fā)病率火炬松是美國南部最重要的森林樹種，它生長迅速、適應(yīng)性強，可用于建筑木材、膠合板和紙漿等。松梭形銹病是由真菌Cronartium quercuum f.sp. fusiforme（Cqf）引起的一種影響該物種的常見且具有破壞性的病害。這種真菌通常會感染幼樹的莖，導(dǎo)致被稱為“銹癭”的腫瘤樣生長物產(chǎn)生，可能會造成樹木死亡或產(chǎn)生“銹叢”，從而妨礙樹木生長，降低木材使用價值。種植抗病苗是限制該病害的最有效的措施。溫室中抗病性測試在人工接種幼苗后的目視估計病害發(fā)病率和嚴重程度具有高度主觀性，容易出現(xiàn)人為錯誤，且勞動密集。此外，目視評估只有在病害感染一段時間后，癥狀充分發(fā)展時才能進行。而高光譜成像可同時獲取空間和光譜信息，提供了在不同空間尺度上分析光譜信息的機會，已成功應(yīng)用于多種植物物種的病害和脅迫檢測?；诖?，在本文中，來自北卡羅來納州立大學(xué)和密西西比州立大學(xué)的研究團隊提出了一種利用高光譜成像技術(shù)篩選火炬松幼苗梭形銹病發(fā)病率的創(chuàng)新方法，具體目標(biāo)為（1）開發(fā)高光譜圖像處理管道，用于從火炬松幼苗圖像中的特定感興趣區(qū)域（ROI）中提取光譜數(shù)據(jù)；（2）基于來自(1)的特定ROI的光譜數(shù)據(jù)，評估用于區(qū)分患病和未患病幼苗的SVM分類模型。圖1 火炬松幼苗高光譜圖像采集的成像裝置?！靖吖庾V圖像獲取】線性掃描高光譜成像儀（Pika XC2，Resonon Inc.，Bozeman，MT，USA）用于收集400至1000 nm范圍內(nèi)的高光譜數(shù)據(jù)，光譜分辨率為1.3 nm。高光譜圖像立方體的尺寸為1600×n×462，其中n為創(chuàng)建一個數(shù)據(jù)立方體使用的線掃描數(shù)，1600為每條線的像素數(shù)。獲取高光譜圖像后，通過閾值化歸一化植被指數(shù)（NDVI）圖像從背景中分割出幼苗，并通過使用Faster RCNN模型的目標(biāo)檢測來實現(xiàn)個體幼苗的描繪。隨后使用...

發(fā)布時間: 2022 - 04 - 19

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Resonon | 高光譜成像結(jié)合機器學(xué)習(xí)檢測火炬松幼苗梭形銹病發(fā)病率

高光譜成像結(jié)合機器學(xué)習(xí)檢測火炬松幼苗梭形銹病發(fā)病率火炬松是美國南部最重要的森林樹種，它生長迅速、適應(yīng)性強，可用于建筑木材、膠合板和紙漿等。松梭形銹病是由真菌Cronartium quercuum f.sp. fusiforme（Cqf）引起的一種影響該物種的常見且具有破壞性的病害。這種真菌通常會感染幼樹的莖，導(dǎo)致被稱為“銹癭”的腫瘤樣生長物產(chǎn)生，可能會造成樹木死亡或產(chǎn)生“銹叢”，從而妨礙樹木生長，降低木材使用價值。種植抗病苗是限制該病害的最有效的措施。溫室中抗病性測試在人工接種幼苗后的目視估計病害發(fā)病率和嚴重程度具有高度主觀性，容易出現(xiàn)人為錯誤，且勞動密集。此外，目視評估只有在病害感染一段時間后，癥狀充分發(fā)展時才能進行。而高光譜成像可同時獲取空間和光譜信息，提供了在不同空間尺度上分析光譜信息的機會，已成功應(yīng)用于多種植物物種的病害和脅迫檢測?；诖耍诒疚闹?，來自北卡羅來納州立大學(xué)和密西西比州立大學(xué)的研究團隊提出了一種利用高光譜成像技術(shù)篩選火炬松幼苗梭形銹病發(fā)病率的創(chuàng)新方法，具體目標(biāo)為（1）開發(fā)高光譜圖像處理管道，用于從火炬松幼苗圖像中的特定感興趣區(qū)域（ROI）中提取光譜數(shù)據(jù)；（2）基于來自(1)的特定ROI的光譜數(shù)據(jù)，評估用于區(qū)分患病和未患病幼苗的SVM分類模型。圖1 火炬松幼苗高光譜圖像采集的成像裝置?！靖吖庾V圖像獲取】線性掃描高光譜成像儀（Pika XC2，Resonon In...

發(fā)布時間: 2022 - 04 - 19

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Resonon | PIKA NIR高光譜成像在估算積雪密度上的應(yīng)用

改進積雪密度的估計是目前雪研究的一個關(guān)鍵問題。表征密度時空變異性對于水當(dāng)量的估算、水力發(fā)電和自然災(zāi)害（雪崩洪水等）的評估至關(guān)重要。高光譜成像是一種監(jiān)測和估計其物理特性的有前途且可靠的工具。事實上，雪的光譜反射率在一定程度上受其物理特性變化的控制，尤其是在光譜的近紅外（NIR）部分。為此，已經(jīng)設(shè)計了幾種模型根據(jù)光譜信息估算積雪密度。然而，還沒有一個實現(xiàn)滿意的結(jié)果。主要困難之一是積雪密度和光譜反射率之間的關(guān)系是非雙射的（滿射的）。事實上，幾個反射振幅與相同的密度相關(guān)，反之亦然，所以密度和光譜反射率之間的相關(guān)性可能非常弱?；诖耍瑸榱私鉀Q該問題，本研究中提出了基于光譜數(shù)據(jù)的積雪密度估計混合模型。主要研究目標(biāo)是利用高光譜NIR成像（PIKA NIR，RESONON Company）（900-1700 nm）以5.5 nm的光譜分辨率測試混合模型（HM）估計季節(jié)性積雪密度的性能?；旌夏Ｐ徒Y(jié)合了一個分類器和3個與密度類別相關(guān)聯(lián)的特定估算量（弱到中度變質(zhì)雪（WMM），中度到高度變質(zhì)雪（MHM）和高度到極高度變質(zhì)雪（HVM））。利用2018（1.19-3.27）、2019（1.10-4.3）和2020（1.29-3.10）年冬季在加拿大魁北克國立科學(xué)研究院（INRS）的科技園內(nèi)（46°47′43.22″北緯，-71°18′10″西經(jīng)）收集的數(shù)據(jù)集校準(zhǔn)和驗證了HM?；旌夏Ｐ驮趦蓚€...

發(fā)布時間: 2022 - 01 - 24

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基于ENVI二次開發(fā)的Resonon高光譜圖像拼接與幾何校正評估

摘要：針對推掃式成像光譜儀獲取的狹帶影像需要經(jīng)過幾何校正才能拼接形成空間二維影像的問題，提出了基于ENVI二次開發(fā)的高光譜推掃圖像拼接技術(shù)?；趩螒?yīng)映射建立光譜儀傾斜狀態(tài)下與正射狀態(tài)下圖像上的二維點之間的關(guān)系，校正由姿態(tài)變化引起的圖像畸變，結(jié)合GPS數(shù)據(jù)修正因飛行速度變化引起的狹帶重疊將校正后的狹帶影像拼接起來。在ENVI二次開發(fā)平臺上進行技術(shù)集成，實現(xiàn)了Resonon推掃高光譜狹帶影像的自動校正拼接。對河北保定郊區(qū)高光譜影像的校正拼接實驗證明，該方法與光譜儀自帶拼接軟件校正結(jié)果接近經(jīng)緯度坐標(biāo)差均在1m以內(nèi)，均方根誤差約為0.7389，能夠滿足一般高光譜遙感應(yīng)用中的地理精度要求。研究目的：根據(jù)單應(yīng)映射原理，建立光譜儀傾斜和正射狀態(tài)下像點的映射關(guān)系，利用GPS/INS組合導(dǎo)航數(shù)據(jù)校正狹帶影像中的畸變，拼接成一幅完整的影像，并在ENVI二次開發(fā)平臺上實現(xiàn)推掃狹帶影像的自動校正和拼接。推掃成像畸變原因：推掃式成像是利用飛行平臺的向前運動，借助于與飛行方向垂直的掃描線記錄而構(gòu)成二維圖像。推掃型成像光譜儀通常采用一個垂直于運動方向的面陣CCD來感應(yīng)地面響應(yīng)，在飛行平臺向前運動中完成二維空間掃描，平行于平臺運動方向，通過光柵和棱鏡分光完成光譜維掃描，因此，CCD上一個點對應(yīng)一個譜段，一條線對應(yīng)一個譜面。CCD探測器每次成像是空間一條線上的光譜信息。為了獲得空間二維圖像，再通過機械推掃，完成整個...

發(fā)布時間: 2020 - 07 - 09

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