基于SupReMe影像重建和RF的玉米冠层LAI反演

针对Sentinel-2卫星影像拥有3个对植被生长状况非常敏感、空间分辨率为20m的红边波段（705、740、783nm）,其空间分辨率与可见光和近红外波段10m的空间分辨率不一致,使Sentinel-2影像应用受到限制的问题,基于多光谱多分辨率估计的超分辨率（Super-resolution for multispectral multiresoltion estimation, SupReMe）算法将空间分辨率20m的6个波段重建为10m;以重建后的影像为数据源,耦合PROSAIL辐射传输模型和随机森林模型反演玉米冠层叶面积指数（LAI）,并以野外实测LAI验证其反演精度。结果表明,采用SupReMe算法对Sentinel-2影像进行重建后,在保持光谱特性不变的同时提高了影像的空间细节;基于重建影像和原始影像的LAI反演决定系数R2分别为0.70、0.68,均方根误差RSME分别为0.240、0.262。研究表明,利用SupReMe算法重建后的Sentinel-2卫星影像,能够在提高玉米冠层LAI反演空间分辨率的同时提高反演精度,在挖掘高分辨率农作物生长信息方面具有很大潜力。     

基于双正则化的图像超分辨率盲重建

图像超分辨率重建是利用数字信号处理技术由一系列低分辨率观测图像得到高分辨率图像。大多数重建算法假设成像系统的模糊特性也即点扩散函数(PSF)已知,然而实际的应用环境下PSF事先不知道或部分知道。为此,将未知PSF模型化,提出基于双正则化的图像超分辨率盲重建算法,并且正则化作用的强度随重建图像局部光滑程度的变化而自适应地改变,以便能保护图像细节同时抑制平滑区域的噪声。求解过程中采用交替最小化方法估计PSF参数和高分辨率图像,并随着迭代次数的增加逐步提高每次寻优的精度以节省计算开销。实验结果表明,该算法能够比较准确地估计出PSF参数并取得较好的图像重建效果。     

基于超分辨率重建与机器学习的油菜苗情监测方法

为优化养分管理和确保植株正常生长,以无人机遥感技术高效且非破坏采集田间作物苗情信息,监测油菜苗期的叶面积指数（LAI）与叶绿素相对含量（SPAD）。针对无人机因飞行高度与图像分辨率相互制约,监测效率与监测精度难以兼顾的问题,采用超分辨率重建方法,融合较低飞行高度拍摄高分辨率影像,重建较高飞行高度拍摄影像,建模完成后可通过拍摄飞行影像监测LAI和SPAD。试验设置3个氮肥梯度、3个播期、3个种植密度处理,在苗期利用无人机分别采集20m及40m 2个飞行高度的油菜苗影像,采用SRRestnet方法,对40m影像进行超分辨率重建。基于20m、40m及40m重建影像中提取的3种特征组合,利用偏最小二乘回归（PLSR）、随机森林（RF）、支持向量回归（SVR）3种机器学习方法对LAI和SPAD进行监测。结果表明,超分辨率重建后的图像在表型苗情监测中表现出良好效果,PLSR监测LAI、RF监测SPAD的监测精度最高,且40m重建图像的作业效率相比于20m图像提高48.6%。     

基于改进RDN网络的无人机茶叶图像超分辨率重建

针对无人机搭建可见光传感器进行茶叶长势、病害等监测中因飞行高度影响图像分辨率的问题,本文提出了一种改进的残差密集网络(Residual dense network, RDN)用于无人机茶叶图像超分辨率重建。针对无人机茶叶图像纹理复杂的特点,以RDN为基线网络,在其结构中引入了残差组(Residual group, RG)模块,将多个残差通道注意力模块(Residual channel attention block, RCAB)组合在一起,通过引入注意力机制来区别对待不同的通道,关注无人机茶叶图像高频细节信息,从而提高网络的表征能力;同时设计了一个卷积长跳跃结构,利用带有卷积的远程跳跃连接,动态调整经过残差密集块(Residual dense block, RDB)后特征的权重,更好地利用无人机茶叶图像的分层特征信息,从而提升超分辨率重建图像的质量。实验结果表明,本文改进的RDN网络在无人机茶叶图像测试集上相较于其他算法表现更优,超分辨率重建后的图像具有更高的峰值信噪比和结构相似度,在4倍超分的情况下分别达到36.03 dB和0.913 2,能够为茶叶智能化监测研究提供支持。     

人外周血CD4+ T细胞F-actin的超分辨SIM成像

通过合成lifeact序列,将其克隆到pEGFP-C1载体上,构建了pEGFP-C1-Lifeact质粒,转染原代CD4+T细胞,实现对CD4+T细胞F-actin的荧光标记,结合超分辨3D-SIM荧光成像技术,研究人外周血CD4+T细胞F-actin的精细结构,并对其动力学过程进行连续观察。结果表明,CD4+T细胞F-actin分布在细胞膜周围,处于解聚和聚合的动态平衡状态,与普通荧光显微镜相比,超分辩SIM成像F-actin结构更加清晰,分辨率提高2~4倍。     

基于超分辨率重建和多模态数据融合的玉米表型性状监测

无人机遥感技术已逐渐成为获取作物表型参数的重要工具,如何在不降低测量精度的同时提高空间分辨率和测量通量受到表型研究人员的重视。该研究以玉米为研究对象,获取5个生育期无人机图像序列,结合小波变换与双三次插值对数码影像进行超分辨率重建,提取原始影像和重建影像的冠层结构、光谱等参数。基于单一参数和多模态数据构建地上生物量估算模型。结果表明：重建影像质量较高、失真较小,其峰值信噪比为21.5,结构相似性为0.81。航高60 m的重建影像地面采样距离与30 m的原始影像相近,但每分钟可多获取0.2 hm2地块的图像。多模态数据融合在一定程度上克服冠层饱和问题,相对于单一参数获得更高的生物量估测精度,拟合的决定系数为0.83,单一参数拟合的决定系数为0.095～0.750。在采用更高飞行高度条件下,结合超分辨率重建和多模态数据融合估算生物量的精度没有降低、反而略有提高,满足更高测量通量的需求,为解码基因型与表型关联的策略提供依据。     

基于Sentinel-2超分辨率影像的干旱区水体提取方法

针对干旱区复杂环境下水体光谱特性空间差异大、水体提取方法适用性差的问题,本研究基于Sentinel-2卫星多光谱数据,通过超分辨率算法重建10 m空间分辨率多光谱影像,将短波红外(Short-wave infrared, SWIR)重建波段、近红外(Near-infrared, NIR)重建波段作为水体识别特征波段,在此基础上采用超像素分割算法识别水体像元,基于24种光谱指数、支持向量机(Support vector machine, SVM)、神经网络(Neural network, NN)、K-means共构建60种水体提取方法,采用总体精度(Overall accuracy, OA)、准确率(Precision)、F1值、马修斯相关系数(Matthews correlation coefficient, MCC)等水体提取精度指标进行综合评价,以黑河流域为典型研究区,确定干旱区最佳水体提取方法。结果表明,基于Sentinel-2绿色波段(中心波长为560 nm)与超分辨率重建短波红外波段(中心波长为1 610 nm)构建的改进的归一化水体指数方法,显著增强水体提取时对干旱区细小水...     

DEM超分辨率重构对梯田坡度提取的影响研究

坡度对地表水文、土壤侵蚀、土地利用规划有着重要的影响,区域尺度上的坡度通常基于数字高程模型(DEM)提取。区域尺度上,高分辨率坡度数据由于DEM获取途径、方式等原因,较难获得,通常通过超分辨率重构(又称降尺度变换)得到。以黄土高原地区水平梯田地形为研究对象,基于无人机摄影测量技术,生成不同分辨率的DEM数据并提取坡度,设计并给出了基于稀疏混合估计对DEM数据进行超分辨率重构的方法及流程,并与最近邻法、双线性插值法、三次卷积插值法比较,结果表明所提方法在空间分布和误差方面上均优于其他方法。     

基于深层残差网络的山区DEM超分辨率重构

针对大区域高分辨率数字高程模型(DEM)数据较难获取、超分辨率重构(降尺度)较低分辨率的DEM精度不高、难以满足实际需要的问题,提出一种对起伏特征较明显的山区DEM超分辨率重构的方法.利用较深层的神经网络充分学习高低分辨率DEM之间的非线性映射关系;为了降低训练难度,结合残差学习的方法进行数据训练.将双立方插值法、稀疏...     

基于超分辨率重建和Transformer的退化草地空斑定位方法

无人机补播是草地修复工作的有效手段之一。针对无人机作业过程中,空斑定位精度不高导致的效率低下、工作量大等问题,该研究提出一种基于无人机图像超分辨率重建和Transformer的退化草地空斑定位方法YOLOFG（YOLO for Gap）。基于YOLOv5s网络框架,在模型颈部设计联级特征纹理选择模块,强化模型特征纹理细节聚焦力,解决无人机空斑影像尺度变化大、纹理模糊问题;其次,以ShuffleNetV2构建主干网络,嵌入信息交互Transformer自注意力结构,提取像素间更多差异化特征,以提升模型对空斑边缘像素的精确捕获能力;最后,基于空斑锚框信息建立无人机位姿信息和空间平面的成像模型,实现目标空斑的精准定位。试验结果表明,YOLOFG模型平均精度均值为96.57%,相较于原始YOLOv5s模型提升3.84个百分点;参数量约为6.24 MB,比原始模型降低约11.2%。与YOLOv4、YOLOv7、YOLOv8模型相比,检测精度分别提高11.86、9.65、6.82个百分点。空斑定位的平均误差为0.4404 m,满足无人机作业对草地空斑精准定位的需求,可为开展退化草地植被恢复与重建工作提供有力技术支持。