利用高光谱相机采集冬枣图谱信息对其进行Dolp(Degree of Linear Polarizationg)处理,通过对数分析发现DOLP与相位角密切相关,本试验在探测器方位角分别为0°、30°、45°扫描时,实验架最左侧一排红枣的相位角分别为:45.7&#...利用高光谱相机采集冬枣图谱信息对其进行Dolp(Degree of Linear Polarizationg)处理,通过对数分析发现DOLP与相位角密切相关,本试验在探测器方位角分别为0°、30°、45°扫描时,实验架最左侧一排红枣的相位角分别为:45.7°、66.5°、72.58°,实验架最右边一排红枣的相位角分别为:73.44°、90.36°、94.77°,白板左侧一排红枣的相位角分别为:52.2°、75.48°、88.33°,白板右侧一排红枣的相位角分别为:65.38°、87.86°、90.64°。从12个相位角的南疆冬枣数据中任选9个,但三次扫描所对应的相位角中各留一个用来预测,后利用Matlab对Dolp进行五次多项式拟合。由于长波部分时Dolp值较高,数值变化更明显,所以从全波段中选三个长波1300 nm、1400 nm、1500 nm进行分段预测,由拟合试验结果可知,相位角为52.2°、75.48°、88.33°时,南疆冬枣Dolp分量的误差分别为:6.38%、2.61%、2.81%。进而可以反演2π空间内的南疆冬枣任意入射角和探测角的Dolp值,本文为今后解决相位角对南疆近地面红枣品质遥感检测奠定了基础。展开更多
【目的】探究枣树冠层水分的变化对偏振光谱的影响,为后续大面积枣园枣树生理监测提供依据。【方法】基于近红外高光谱成像技术对干湿枣叶不同偏振角度下的图像进行线偏振度(Degree of Linear Polarizationg,Dolp)计算、主成分对比分析...【目的】探究枣树冠层水分的变化对偏振光谱的影响,为后续大面积枣园枣树生理监测提供依据。【方法】基于近红外高光谱成像技术对干湿枣叶不同偏振角度下的图像进行线偏振度(Degree of Linear Polarizationg,Dolp)计算、主成分对比分析。通过对骏枣枣叶的图像处理,可以在图像上和光谱上看出骏枣枣叶水分分布差异。【结果】在对图像进行Dolp计算后可以清楚地看出其光谱差异,新鲜枣叶在波长1450nm附近Dolp图像具有明显的水分特征峰,干燥的枣叶在1450nm处无明显的水分特征峰。【结论】对偏振高光谱图像处理后得到不同颜色标记的不同水分叶片的图像;并在图像上光谱显示其水分特征峰,达到光谱检测差异,图像显示分布的效果为后续定量检测打下基础。展开更多
文摘利用高光谱相机采集冬枣图谱信息对其进行Dolp(Degree of Linear Polarizationg)处理,通过对数分析发现DOLP与相位角密切相关,本试验在探测器方位角分别为0°、30°、45°扫描时,实验架最左侧一排红枣的相位角分别为:45.7°、66.5°、72.58°,实验架最右边一排红枣的相位角分别为:73.44°、90.36°、94.77°,白板左侧一排红枣的相位角分别为:52.2°、75.48°、88.33°,白板右侧一排红枣的相位角分别为:65.38°、87.86°、90.64°。从12个相位角的南疆冬枣数据中任选9个,但三次扫描所对应的相位角中各留一个用来预测,后利用Matlab对Dolp进行五次多项式拟合。由于长波部分时Dolp值较高,数值变化更明显,所以从全波段中选三个长波1300 nm、1400 nm、1500 nm进行分段预测,由拟合试验结果可知,相位角为52.2°、75.48°、88.33°时,南疆冬枣Dolp分量的误差分别为:6.38%、2.61%、2.81%。进而可以反演2π空间内的南疆冬枣任意入射角和探测角的Dolp值,本文为今后解决相位角对南疆近地面红枣品质遥感检测奠定了基础。
文摘【目的】探究枣树冠层水分的变化对偏振光谱的影响,为后续大面积枣园枣树生理监测提供依据。【方法】基于近红外高光谱成像技术对干湿枣叶不同偏振角度下的图像进行线偏振度(Degree of Linear Polarizationg,Dolp)计算、主成分对比分析。通过对骏枣枣叶的图像处理,可以在图像上和光谱上看出骏枣枣叶水分分布差异。【结果】在对图像进行Dolp计算后可以清楚地看出其光谱差异,新鲜枣叶在波长1450nm附近Dolp图像具有明显的水分特征峰,干燥的枣叶在1450nm处无明显的水分特征峰。【结论】对偏振高光谱图像处理后得到不同颜色标记的不同水分叶片的图像;并在图像上光谱显示其水分特征峰,达到光谱检测差异,图像显示分布的效果为后续定量检测打下基础。
