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高光谱遥感影像具有光谱分辨率高、图谱合一的特点,影像中的地物组成也多种多样,针对图像数据中目标出现概率较小、检测概率较低等问题,本文提出了基于超平面构建的高光谱数据目标异常检测方法。它通过对高光谱数据的结构分析,构建出高维空间中的背景超平面算子,以待测像元在其正交子空间的投影值来表征异常程度的大小。通过OMIS和AVIRIS实测数据验证,并与RX算法相比较,基于超平面构建的高光谱异常检测算法能够在多种背景环境下检测出纯度高、光谱差异大的异常像元,并具有较高的检测率和较低的虚警率,因此具备了有效性和较好的实用性。 相似文献
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随着生活水平的提高,人们对食品的质量安全越来越关注。检验检测就是重要的大门守卫,为人们把守食品安全的大门。红外光谱技术,虽然在食品检测应用方面时间较短,但成效显著。本文对红外光谱技术及其运用进行了简要的介绍和分析探讨。 相似文献
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为在鸡种蛋孵化早期(0~5胚龄)筛除无精蛋,试验采用透射光谱技术对种蛋受精情况进行无损检测研究。试验采集518个鸡种蛋的孵化前和孵化1~5 d的鸡蛋光谱数据,通过矢量归一化方法、二阶导等算法对数据进行预处理,对预处理后数据分别采用竞争性自适应重加权采样法(Competitive adaptive reweighted sampling,CARS)和连续投影法(Successive projection algorithm,SPA)提取特征波长,建立极限学习机(Extreme learning machine,ELM)和支持向量机(Support vector machine,SVM)两种种蛋受精检测模型,并进行测试集准确性的比较。结果显示,支持向量机模型对孵化前经SPA筛选后数据和孵化第5天全波段数据的测试集准确率分别为97.44%和99.37%。表明使用SVM模型进行鸡种蛋受精预测最为精确,且运行结果稳定,未来可用于生产。 相似文献
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在桑叶多元化开发及传统养蚕过程中,含水率是衡量桑叶物化状态和指导生产加工的关键参数。为解决传统的烘干称重法含水率检测效率低且操作繁琐的问题。使用高光谱图像采集系统获取桑叶高光谱图像(937~1 718 nm),根据阈值分割法对高光谱图像进行背景剔除,计算各桑叶在高光谱图像中的平均光谱。采用Savitzky-Golay平滑、多元散射校正和正交信号校正方法对光谱进行预处理以消除或降低可能存在的干扰信号,采用连续投影算法和竞争自适应重加权采样算法(competitive adaptive reweighted sampling, CARS)提取光谱特征波段以降低检测模型复杂度,采用偏最小二乘法和反向传播人工神经网络(back propagation artificial neural network, BPNN)构建光谱与桑叶含水率的回归模型。将桑叶高光谱图像中各像素点的光谱数据导入构建的回归模型可实现桑叶含水率可视化检测。结果表明,基于CARS提取的特征波段所构建的BPNN回归模型性能最佳,预测集对应的决定系数达到0.994。文中方法为桑叶含水率快速无损检测提供了新的途径。 相似文献
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反刍动物甲烷排放监测一直难以建立起精确的评估体系,其中一个重要原因是常用检测反刍动物甲烷排放的方法不够完善,另外检测仪器受外部环境的影响,难以保证其准确度和灵敏度。目前,红外光谱检测技术正在被广泛应用于反刍动物甲烷排放检测,一些基于红外光谱检测技术的最新检测方法,如甲烷激光检测(LMD)、傅里叶变换红外光谱检测(FTIR)、Green Feed(GF)系统和便携式自动开路气体量化系统(GQS)也得到广泛运用。与以往常用方法相比,红外光谱检测技术具有一定优势。本文根据现有文献,从红外光谱检测的原理、可靠性及与其他常见方法对比,论述了红外光谱检测方法在反刍动物甲烷排放中的应用现状和应用前景,旨在为精确检测反刍动物的甲烷排放提供参考。 相似文献
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