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In vivo spatial-spectral photoacoustic microscopy enabled by optical evanescent wave sensing
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作者 Fan Yang Yushu Dong +5 位作者 Changjun Min Yejun He Siwei Zhu Hao Liu Wei Song Xiaocong Yuan 《Medicine in Novel Technology and Devices》 2023年第2期258-266,共9页
In addition to offering morphological visualizations via capture of the spatial distributions of optical absorption,photoacoustic imaging technology can reveal abundant physical information about biological particles,... In addition to offering morphological visualizations via capture of the spatial distributions of optical absorption,photoacoustic imaging technology can reveal abundant physical information about biological particles,including their orientation,density,and viscoelasticity,through analysis of the pressure transients in the spectral domain.However,the low-amplitude wideband photoacoustic signals of intrinsic microscopic optically-absorbing objects under the action of confined photoacoustic excitation power continue to hinder simultaneous photoacoustic structural imaging and spectroscopic analysis of the nonfluorescent chromophores in living biological tissues because of the inadequate responses to photoacoustic impulses observed in most photoacoustic imaging setups that include piezoelectric transducers.Building upon a recently-developed optical evanescent wave sensor that can respond to ultrasound with high sensitivity over a broad frequency range,we propose in vivo spatial-spectral photoacoustic microscopy for recovery of structural imaging in three dimensions and characterization of anatomical features in the acoustic frequency domain.Label-free photoacoustic images of a living zebrafish are acquired in which spectroscopically-resolved differentiation of the microarchitecture is accessed,along with isometric micrometer-scale volumetric visualizations.The proposed imaging technology could potentially provide more comprehensive evaluations of the physiopathological status of living small animals. 展开更多
关键词 Photoacoustic microscopy Optical evanescent wave sensing spatial-spectral imaging In vivo imaging
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基于极值相依性的气候风险区划与衍生品投资组合构建
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作者 孟生旺 马宁 《统计与信息论坛》 北大核心 2026年第3期85-101,共17页
随着全球气候变化的加剧,气候巨灾风险已对经济社会的稳定构成重大威胁。为应对这一挑战,基于中国的气温、降水量、干旱天数和风速数据,构建中国精算气候指数,在地级市尺度上对气候风险进行量化评估。为研究中国气候巨灾风险的空间分布... 随着全球气候变化的加剧,气候巨灾风险已对经济社会的稳定构成重大威胁。为应对这一挑战,基于中国的气温、降水量、干旱天数和风速数据,构建中国精算气候指数,在地级市尺度上对气候风险进行量化评估。为研究中国气候巨灾风险的空间分布特征,提出一种基于多元极值理论的气候风险区划方法。通过极值图模型分析区域间气候巨灾风险的相依关系,并引入EMTP2约束和空间约束对图结构进行正则化处理,最终利用谱聚类生成同时考虑气候巨灾风险相依性与地理一致性的气候风险区划。通过对比施加EMTP2约束前后的极值图模型参数矩阵,验证了EMTP2约束在识别条件极值独立性方面的有效性。此外,基于聚类效果评价指标对不同空间约束矩阵下的聚类效果进行比较,结果显示,采用在空间邻接矩阵基础上轻微放松后的空间约束矩阵所得到的聚类效果最佳,表明气候巨灾风险具有显著的空间集聚效应。基于中国精算气候指数,构造了各地级市的气候指数期权,并根据气候风险区划结果对期权组合进行优化配置。通过分析不同区划下期权组合的有效前沿,证明空间分散化策略在降低系统性风险和提升投资组合稳定性方面的有效性。本研究填补了中国在地级市尺度上缺乏标准化、多维度气候风险量化指标的空白,同时从尾部相依视角刻画了跨区域气候巨灾风险的系统性联动结构,为差异化区域气候风险管理与气候金融风险对冲工具的设计提供了可推广的分析框架与实证支撑。 展开更多
关键词 气候指数 极值相依性 空间约束 谱聚类 风险区划
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多模态遥感大模型研究进展与应用模式探讨
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作者 张健 米晓飞 +7 位作者 杨健 田晓敏 张雅婷 陈雪珂 赵俊奇 朱宏博 姜振朝 张周威 《航天返回与遥感》 北大核心 2026年第1期30-47,共18页
遥感领域应用场景复杂,多模态数据融合是实现精准解译的必要手段。文章从多模态数据集、模态数据协同应用方法及典型案例三个维度梳理多模态遥感大模型研究现状。多模态遥感大模型能够深度挖掘多模态数据内在关系,但针对时空谱多维度融... 遥感领域应用场景复杂,多模态数据融合是实现精准解译的必要手段。文章从多模态数据集、模态数据协同应用方法及典型案例三个维度梳理多模态遥感大模型研究现状。多模态遥感大模型能够深度挖掘多模态数据内在关系,但针对时空谱多维度融合研究仍显不足。文章提出一种跨时空谱多模态遥感大模型框架构想,以应用场景需求为引导,融合遥感数据与专家知识,对多模态信息在时间、空间与谱段维度进行协同约束与统一建模,为多模态遥感大模型精准解译场景与业务化应用提供新思路。 展开更多
关键词 遥感大模型 场景引导 跨模态 时空谱 应用模式
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基于多重卷积和空谱注意力Transformer的双流高光谱图像分类网络
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作者 王素玉 吴世国 《北京工业大学学报》 北大核心 2026年第1期75-83,共9页
针对现有的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)方法在高光谱图像分类过程中存在的空谱联合特征利用不充分,对全局特征的关注度不足的问题,设计了一种基于多重卷积和空谱注意力Transformer的双流高光谱图像分类网络,通过CNN... 针对现有的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)方法在高光谱图像分类过程中存在的空谱联合特征利用不充分,对全局特征的关注度不足的问题,设计了一种基于多重卷积和空谱注意力Transformer的双流高光谱图像分类网络,通过CNN和Transformer相结合的双流结构,实现局部和全局特征的充分利用。首先,在CNN支路,设计了一种基于多重卷积的空谱特征融合结构,通过多重卷积实现空间和光谱维特征的充分挖掘和融合;其次,在Transformer网络支路则使用空谱注意力机制捕获整个图像的全局信息;最后,2条分支通过决策级融合实现了高性能的分类效果。基于4个典型数据集的测试结果表明,该算法的分类结果与当前主流算法相比,均有不同程度的提升。 展开更多
关键词 双流网络 多重卷积 空谱注意力机制 高光谱图像 地物分类 特征融合
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基于空间矢量调制的正交频分复用系统设计与仿真
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作者 李波 谢文兰 魏文芬 《韶关学院学报》 2026年第1期31-36,共6页
针对传统基于索引调制的正交频分复用(OFDM)系统存在的频谱效率受限与分集增益不足的问题,提出一种基于空间矢量设计的OFDM(SVD-OFDM)方案.该方案将所有子载波划分为多个子块,并在每个子块内构建索引矢量集以激活2个子载波,对正交幅度调... 针对传统基于索引调制的正交频分复用(OFDM)系统存在的频谱效率受限与分集增益不足的问题,提出一种基于空间矢量设计的OFDM(SVD-OFDM)方案.该方案将所有子载波划分为多个子块,并在每个子块内构建索引矢量集以激活2个子载波,对正交幅度调制(QAM)或次级QAM(SQAM)进行调制,从而通过空间矢量设计增加额外信息的传输维度.分析表明,SVD-OFDM方案通过优化空间矢量之间平方最小欧式距离(MED),有效提升了系统的抗多径衰落能力;蒙特卡洛仿真结果表明,在相同配置下,与OFDM-IM、3D-OFDM-IQ-IM及OFDM-I/Q-IM方案相比,SVD-OFDM方案能显著降低误比特率并获得更优的信噪比增益. 展开更多
关键词 正交频分复用 索引调制 空间矢量设计 频谱效率 误比特率 分集增益
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基于谱峰插值的改进空间谱估计测向算法
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作者 陈祎 蔡晔 +2 位作者 吴迎春 秦令令 张晓丽 《电子信息对抗技术》 2026年第1期30-36,共7页
空间谱估计算法在抗噪性、极化适应性、多目标适应性等方面有着独特优势,因此相较其他被动测向算法具有更广泛的应用。工程中常对谱估计导向矢量在不同角度进行标校来修正模型误差,由于标校角度的离散性会导致空间谱估计测向结果的不连... 空间谱估计算法在抗噪性、极化适应性、多目标适应性等方面有着独特优势,因此相较其他被动测向算法具有更广泛的应用。工程中常对谱估计导向矢量在不同角度进行标校来修正模型误差,由于标校角度的离散性会导致空间谱估计测向结果的不连续性进而影响测向精度,甚至在连续跟踪目标时目标角度测量出现“台阶”问题。针对上述问题,研究了基于标校信号子空间的改进空间谱估计测向算法,并采用二维谱峰插值对空间谱估计测向精度进行提升,利用谱峰位置处九宫格范围内的离散谱峰值对真实谱峰位置进行修正,提升测向精度的同时解决测向“台阶”问题。实测数据仿真结果表明,该算法能够有效解决工程应用中空间谱估计测向离散化问题,具有测向精度高、计算量小、易于软硬件实现等优点。 展开更多
关键词 被动探测 台阶问题 改进空间谱估计 九宫格 谱峰插值 测向精度
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面向高光谱全色锐化的混合注意力双分支U型网络 被引量:2
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作者 杨勇 王晓争 +3 位作者 刘轩 黄淑英 刘紫阳 王书昭 《中国图象图形学报》 北大核心 2025年第4期989-1002,共14页
目的高光谱(hyperspectral,HS)全色锐化旨在融合高空间分辨率全色(panchromatic,PAN)图像和低空间分辨率高光谱(low resolution hyperspectral,LRHS)图像,生成高空间分辨率高光谱(high resolution hyperspectral,HRHS)图像。现有全色锐... 目的高光谱(hyperspectral,HS)全色锐化旨在融合高空间分辨率全色(panchromatic,PAN)图像和低空间分辨率高光谱(low resolution hyperspectral,LRHS)图像,生成高空间分辨率高光谱(high resolution hyperspectral,HRHS)图像。现有全色锐化算法往往忽略PAN和HS图像之间的模态差异,从而造成特征提取不精确,导致融合结果中存在光谱畸变和空间失真。针对这一问题,提出一种基于混合注意力机制的双分支U-Net(dual-branch U-Net based on hybrid attention,DUNet-HA),实现PAN与HS图像的多尺度空间—光谱特征的提取和融合。方法设计混合注意力模块(hybrid attention module,HAM)对网络中的每个尺度特征进行编码。在HAM中,利用通道和空间自注意力模块来增强光谱和空间特征,构建一个双交叉注意力模块(double cross attention module,DCAM),通过学习PAN与HS图像跨模态特征的空间—光谱依赖关系来引导两种特征的重建。与经典的混合Transformer结构相比,设计的DCAM可以通过计算与查询位置无关的交叉注意力权重来实现两种图像特征的校正,在降低模型计算量的同时,提升网络的性能。结果在3个广泛使用的HS图像数据集上与11种方法进行对比,在Pavia center数据集中,相比性能第2的方法hyperRefiner,峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)提升了1.10 dB,光谱角制图(spectral angle mapper,SAM)降低了0.40;在Botswana数据集中,PSNR提升了1.29 dB,SAM降低了0.14;在Chikusei数据集中,PSNR提升了0.39 dB,SAM降低了0.12。结论实验结果表明,所提出的DUNet-HA结构能更好地融合空间—光谱信息,显著提升高光谱全色锐化结果图像的质量。 展开更多
关键词 高光谱全色锐化 模态差异 混合注意力模块(HAM) 双交叉注意力模块(DCAM) TRANSFORMER 空间—光谱依赖关系
原文传递
基于数字微镜设备的全场谱域干涉技术与应用
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作者 张金旭 杨越棠 吴冠豪 《计测技术》 2026年第1期140-146,共7页
现有的全场谱域干涉技术依赖于波长或振镜扫描,制约了其单次探测全场信息的能力。针对该问题,本文提出了基于数字微镜设备的全场谱域干涉技术,通过数字微镜设备对空间光场分布进行编码,采集顺序加载掩膜对应的时变谱域信息,进一步解码... 现有的全场谱域干涉技术依赖于波长或振镜扫描,制约了其单次探测全场信息的能力。针对该问题,本文提出了基于数字微镜设备的全场谱域干涉技术,通过数字微镜设备对空间光场分布进行编码,采集顺序加载掩膜对应的时变谱域信息,进一步解码得到空间各像素处的幅值响应,结合测量算法实现全场信息获取。实验结果表明:该技术能够有效实现高精度光谱干涉距离测量和光谱椭偏膜厚测量,且显著提升了全场测量效率。基于数字微镜设备的全场谱域干涉技术适用于稀疏表面的三维结构快速恢复和重建,为抛光晶圆、硅绝缘片及键合界面的厚度与形貌高效表征提供了有力支撑。 展开更多
关键词 数字微镜设备 谱域干涉 全场测量 微纳检测 空间光场编码 解码分析 三维结构重建 形貌表征
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基于多尺度空间-光谱特征提取的颜料高光谱图像分类方法
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作者 汤斌 罗希玲 +6 位作者 王建旭 范文奇 孙玉宇 刘家路 唐欢 赵雅 钟年丙 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第8期2364-2372,共9页
颜料不仅赋予文物色彩和美感,更承载着丰富的历史、文化与技术信息,因此对颜料的准确分类与识别是古代彩绘作品修复、保护及学术研究的重要基础。通过检测颜料的种类与化学成分,不仅能帮助确定作品的创作年代、地域特征及工艺风格,还能... 颜料不仅赋予文物色彩和美感,更承载着丰富的历史、文化与技术信息,因此对颜料的准确分类与识别是古代彩绘作品修复、保护及学术研究的重要基础。通过检测颜料的种类与化学成分,不仅能帮助确定作品的创作年代、地域特征及工艺风格,还能为科学修复提供指导依据。然而,传统颜料分析受限于样品尺寸、表面平整度,且部分分析方法需要取样,对文物造成不可逆损伤,这使得古书画颜料的检测面临诸多挑战。高光谱成像技术(HSI)凭借其无损检测、广域扫描及获取完整光谱信息的优势,成为文物颜料分析的重要工具。HSI克服了样品表面不平整、尺寸受限等问题,能够从不同波段获取细致的光谱和空间信息,帮助提取颜料的微观特征。旨在利用HSI技术实现古书画颜料的精准分类与深度特征提取,以应对复杂场景下的颜料检测挑战。为此,我们提出了一种多尺度空间-光谱特征融合的方法,在分析过程中结合不同层次的信息:利用光谱-空间注意力机制捕捉细节特征,并通过视觉转换器(ViT)模型获取图像整体的高层语义信息,从而增强对复杂颜料特征的表示能力和分类性能。实验结果表明,该方法在模拟画作样品上的分类性能显著优于传统和其他深度学习模型:与支持向量机(SVM)相比,分类精度提升了34.35%;相较于HyBridSN与SSRN模型,精度分别提高了8.93%和5.6%。本方法不仅提升了颜料检测的准确性,还为古书画的科学修复和价值保护提供了无损、可靠的技术支持,并为文物保护的智能化发展奠定了技术基础。 展开更多
关键词 高光谱成像 多尺度特征融合 Vision Transformer 光谱-空间注意力 颜料分类
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基于自适应空谱约束的加权残差NMF高光谱图像解混
10
作者 陈善学 戚俊杰 《信号处理》 北大核心 2025年第3期553-568,共16页
标准的非负矩阵分解(Nonnegative Matrix Factorization,NMF)模型应用于高光谱图像解混时,由于模型的非凸性、光谱和空间先验信息未充分利用的问题,导致解混精度不高。为提高解混性能,提出了一种基于自适应空谱约束的加权残差非负矩阵... 标准的非负矩阵分解(Nonnegative Matrix Factorization,NMF)模型应用于高光谱图像解混时,由于模型的非凸性、光谱和空间先验信息未充分利用的问题,导致解混精度不高。为提高解混性能,提出了一种基于自适应空谱约束的加权残差非负矩阵分解高光谱图像解混算法。该算法首先,对传统的NMF模型进行改进,利用在迭代过程中原始高光谱图像矩阵与重构图像矩阵之间的残差来构建残差权重因子,为损失函数的每一行分配贡献权重,以减轻噪声的影响,提高算法的鲁棒性。其次,为利用高光谱图像丰富的先验信息,算法引入像元空谱相似度来衡量像元间的相似性以捕获像元在空间及光谱上的联系,并由相似度矩阵自适应地确定像元邻域来构造空间权重因子,提升了丰度的分段平滑性。此外,结合丰度矩阵的固有特征,构造光谱权重因子,促进了丰度的稀疏性。最后,由于高光谱图像具有较高的光谱分辨率,相邻波段的反射值变化较小,因此端元光谱具有一定的平滑度,算法通过端元光谱反射值间的差异分配平滑权重,以调整在迭代过程中端元光谱的平滑程度。本文利用梯度下降推导出算法的乘法更新规则,为证明所提算法的有效性,将其与其他几种算法在模拟数据以及Jasper Ridge和Urban两个真实高光谱数据上进行实验,实验结果验证了该算法具有更好的解混性能。 展开更多
关键词 高光谱图像解混 非负矩阵分解 加权残差 像元空谱相似度 平滑权重
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一种评价磁流变抛光工艺误差抑制能力的方法
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作者 高博 范斌 +2 位作者 王佳 吴湘 辛强 《激光技术》 北大核心 2025年第1期135-143,共9页
为了分析磁流变加工过程中去除函数对加工精度的影响以及去除函数的抗中频误差性能,采用平滑谱方法对加工中误差抑制能力进行了评估。通过非球面光学元件对平滑谱方法及传统功率谱方法进行了理论分析、仿真实验及实验验证,采用平滑谱方... 为了分析磁流变加工过程中去除函数对加工精度的影响以及去除函数的抗中频误差性能,采用平滑谱方法对加工中误差抑制能力进行了评估。通过非球面光学元件对平滑谱方法及传统功率谱方法进行了理论分析、仿真实验及实验验证,采用平滑谱方法及传统功率谱方法分析了去除函数对非球面光学元件的面形误差和中频误差的抑制能力。结果表明,平滑谱方法对加工中误差抑制能力即去除函数可修正的面形误差值为0.22 mm-1;平滑谱函数可直观地判断去除函数对面形误差和中频误差的抑制能力,并可明确地定量化判断中频误差的变化规律。此方法为磁流变加工中误差抑制能力的评估问题提供了一种解决方案。 展开更多
关键词 光学制造 误差评价 平滑谱曲线 中频误差
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基于RSCM与黎曼空间的运动想象脑电分类研究 被引量:1
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作者 廉小亲 刘春权 +2 位作者 高超 邓子谦 吴叶兰 《电子测量技术》 北大核心 2025年第9期84-93,共10页
近年来,运动想象(MI)在辅助医疗和人机交互领域备受关注。然而,经典的共空间模式(CSP)特征提取方法主要基于时域信号计算协方差矩阵(CM),易受噪声和伪迹干扰,且无法充分利用脑电信号(EEG)的频谱信息,导致分类精度与稳定性不足。为了解... 近年来,运动想象(MI)在辅助医疗和人机交互领域备受关注。然而,经典的共空间模式(CSP)特征提取方法主要基于时域信号计算协方差矩阵(CM),易受噪声和伪迹干扰,且无法充分利用脑电信号(EEG)的频谱信息,导致分类精度与稳定性不足。为了解决这一问题,本研究提出了一种基于正则化频谱协方差矩阵(RSCM)与黎曼空间的MI-EEG分类算法。首先,对预处理后的EEG信号进行快速傅里叶变换,计算频谱协方差矩阵,并进行岭正则化;然后,将正则化矩阵映射到切空间中进行平滑滤波,并将结果映射回黎曼空间以提取CSP特征;最后,采用支持向量机(SVM)完成分类任务。实验结果表明,在BCI竞赛IV数据集1和2a上,本研究方法的二分类平均准确率分别达到了86.95%和81.48%,较传统CSP分别提升了7.44%和9.57%;在BCI竞赛IV数据集2a上,本研究方法的四分类平均准确率达到了74.23%,较传统CSP方法提升了14.10%。实验结果表明,本研究方法在MI-EEG分类中具有有效性。 展开更多
关键词 运动想象 脑电信号 频谱协方差矩阵 黎曼空间 共空间模式
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基于张量字典学习的高光谱图像稀疏表示分类 被引量:3
13
作者 宫学亮 李玉 +2 位作者 贾淑涵 赵泉华 王丽英 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第3期798-807,共10页
高光谱图像因其蕴含十分丰富的光谱和空间信息已被广泛应用于生产生活的各个领域。为了充分挖掘高光谱图像中蕴含的光谱和空间信息,从高光谱数据固有的三维属性出发,以空-谱张量为基本处理单元,提出一种基于张量字典学习的稀疏表示分类(... 高光谱图像因其蕴含十分丰富的光谱和空间信息已被广泛应用于生产生活的各个领域。为了充分挖掘高光谱图像中蕴含的光谱和空间信息,从高光谱数据固有的三维属性出发,以空-谱张量为基本处理单元,提出一种基于张量字典学习的稀疏表示分类(Tensor-DLSRC)算法,以提高高光谱图像分类精度。首先,构建以像素及其空间邻域像素光谱向量组成的像素空-谱张量;其次,将作为训练样本像素的空-谱张量按照不同维度展开成矩阵,并以其列向量均值作为字典原子组成初始化张量字典;同时,在张量稀疏性约束条件下构建张量稀疏表示(Tensor-SR)模型,并利用张量字典学习算法学习一组能够精确刻画该类张量空-谱特征的字靛矩阵;最后,对待分类像素利用Tensor-SR模型求解其空-谱张量的稀疏表示系数张量,根据重构残差最小化原则确定该像素类别。为了分析参数对提出算法分类精度的影响,在进行分类对比实验之前,通过一系列实验分别讨论训练样本数M、邻域窗口尺寸(2δ+1)×(2δ+1)、字典学习阶段的稀疏度μ1和稀疏表示阶段的稀疏度μ2等参数对总体分类精度(OA)的影响。为了验证提出算法的有效性,分别在Indian Pines、Salinas和Xuzhou三个高光谱数据上进行实验,对比分析本算法与基于光谱向量的SRC算法和DLSRC算法、增加邻域空间信息的JSRC算法和DLJSRC算法和基于空-谱张量的Tensor-DLSRC算法等五种算法的分类结果,并采用基于混淆矩阵的平均准确率(APR)、平均精度(PA)、OA和Kappa系数对分类结果定量分析。所提出的Tensor-DLSRC算法在OA和Kappa系数的平均值水平是六种算法中最高的,且具有最小的标准差,说明本算法与五种其他算法相比能够提供更准确且稳定的分类结果。 展开更多
关键词 高光谱图像 空-谱张量 稀疏表示 张量字典学习 张量稀疏表示分类
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基于改进残差结构的空-谱融合轻量网络用于大范围农作物分类 被引量:1
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作者 李熙瑶 李家艺 +4 位作者 丁建勋 敦力民 于笑雨 彭敏 黄昕 《武汉大学学报(信息科学版)》 北大核心 2025年第5期937-948,972,共13页
现有高光谱图像分类网络在小范围、高空间分辨率的基准数据集测试时常采用大量的网络参数拟合数据特征,使其在分类方面展示出良好性能。然而实际生产任务中使用的卫星高光谱数据通常分辨率较低、覆盖范围大,过多的网络参数容易导致过拟... 现有高光谱图像分类网络在小范围、高空间分辨率的基准数据集测试时常采用大量的网络参数拟合数据特征,使其在分类方面展示出良好性能。然而实际生产任务中使用的卫星高光谱数据通常分辨率较低、覆盖范围大,过多的网络参数容易导致过拟合问题。针对上述问题,提出了一种新的轻量化卷积网络,并使用具有32波段、10 m分辨率的珠海一号高光谱影像对中国沈阳市进行主要农作物(玉米、水稻)的提取。该网络分别针对影像的空间特性和光谱特性设计网络组件,再设计自适应融合的模块组件来综合空间特征与光谱特征,实现高光谱影像分类。其中,空间特征学习模块设计改进多尺度残差映射块,可以在尺度各异的多分支卷积核中自适应地检测空间特征,再进行基于注意力机制的空间特征优化。光谱特征学习模块则考虑图像中丰富的光谱信息,引入时序卷积网络的思想,通过在光谱维度的连续卷积块学习图像的精细光谱特征。这种端到端的分类网络通过卷积同时提取空间信息与光谱信息,从而实现精确推理。该方法在测试集上的总体精度和平均交并比分别为92.3%和77.9%,玉米、水稻和其他类的单类F1分数分别达到85.1%、81.95%和94.9%,优于所有对比网络。通过在珠海一号高光谱影像数据集上的实验证明,所提方法比其他现有网络取得了更好的分类结果。这种端到端的轻量级分类网络通过不同的卷积块同时提取空间和频谱信息,有效地利用了图像的空间上下文信息和光谱通道之间的相关性。 展开更多
关键词 深度学习 高光谱影像 农作物分类 残差结构 空-谱融合
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基于多尺度监督对比学习的高光谱图像分类网络 被引量:1
15
作者 董文倩 王浩 +2 位作者 曲家慧 侯少雄 李云松 《遥感学报》 北大核心 2025年第8期2627-2640,共14页
高光谱图像分类旨在为高光谱图像中每个像素赋予所属类别,是遥感研究领域中的一项重要应用。近年来,对比学习算法由于其良好的挖掘数据关键特征的能力,被广泛运用于高光谱图像分类任务中。然而,一方面由于目前自监督对比学习算法大多采... 高光谱图像分类旨在为高光谱图像中每个像素赋予所属类别,是遥感研究领域中的一项重要应用。近年来,对比学习算法由于其良好的挖掘数据关键特征的能力,被广泛运用于高光谱图像分类任务中。然而,一方面由于目前自监督对比学习算法大多采用两阶段方案训练网络,在预训练阶段难以避免将同一类的物体定义为负样本,往往导致该类别样本间的特征距离被拉大;另一方面,对比学习算法一般采用裁剪、旋转等数据增强方式生成正样本,导致生成正样本的多样性较为受限。针对上述问题,本文提出了一种基于多尺度监督对比学习的高光谱图像分类网络。该方法依据多尺度对比特征学习网络逐层次提取光谱特征和多尺度空间特征,构建类级对比策略,使同类样本在不同尺度下表现出一致的特征表示,进一步拉近特征空间中正样本,使类内数据更加聚集。然后,提出了空谱混合概率导向融合分类网络,设计了自适应机制动态调整特征融合的权重,捕捉光谱与空间信息的内在关联,从而实现精准的分类结果。在3个遥感高光谱数据集上开展试验验证,结果表明,本文方法与其他主流深度学习方法相比表现出更加优越的分类性能。 展开更多
关键词 遥感 高光谱图像 图像分类 对比学习 空谱特征融合 注意力机制
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基于机器学习的新疆东天山黄山地区遥感岩性自动分类及其识别精度分析 被引量:1
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作者 刘磊 王乐 +2 位作者 张凯南 梅佳成 张群佳 《地质通报》 北大核心 2025年第7期1187-1200,共14页
【研究目的】遥感岩性制图对于基础地质研究和矿产勘查均具有重要意义,针对传统岩性解译方法在复杂基岩区效率低、主观性强的问题,以新疆东天山黄山地区为研究区,构建融合光谱-空间特征的自动化分类模型,提升ASTER数据在基岩出露区的岩... 【研究目的】遥感岩性制图对于基础地质研究和矿产勘查均具有重要意义,针对传统岩性解译方法在复杂基岩区效率低、主观性强的问题,以新疆东天山黄山地区为研究区,构建融合光谱-空间特征的自动化分类模型,提升ASTER数据在基岩出露区的岩性识别精度,为矿产资源勘查提供技术支撑。【研究方法】提出分水岭分割与正则化极限学习机协同框架:①通过分水岭算法提取空间边界特征,建立空间约束规则库;②采用主成分分析和L2正则化优化光谱特征空间,简化ELM隐层结构;③设计最大投票机制融合光谱分类与空间约束结果。并与支持向量机(SVM)、最大似然法、马氏距离法等4类传统算法对比验证模型性能。【研究结果】实验表明:①融合模型总体精度达92.13%(Kappa=0.91),较SVM等传统分类方法精度大幅提高;②空间特征使花岗岩等相似岩性的区分精度提升;③特征降维后模型参数明显减少,分类时间大幅缩短。【结论】该模型通过多特征融合有效突破单一光谱分类瓶颈,为基岩区提供高精度、高效率的岩性识别新方案,可适配WorldView-3等数据并推广至类似基岩出露区域。 展开更多
关键词 岩性分类 机器学习 多光谱遥感 极限学习机 空间特征 新疆东天山
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三维卷积与Transformer支持下联合空谱特征的高光谱影像分类 被引量:1
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作者 何光 吴田军 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第2期259-272,共14页
由于CNN对局部特征提取能力强,目前仍是高光谱影像处理和分析中的主流深度模型,但是CNN感受野有限,无法建立长距离依赖关系,学习全局语义信息受限。Transformer的自注意力机制可以对输入序列中的每个位置进行注意力计算,从而能有效获取... 由于CNN对局部特征提取能力强,目前仍是高光谱影像处理和分析中的主流深度模型,但是CNN感受野有限,无法建立长距离依赖关系,学习全局语义信息受限。Transformer的自注意力机制可以对输入序列中的每个位置进行注意力计算,从而能有效获取全局上下文信息。如何实现CNN和Transformer的技术耦合并充分利用空间信息和光谱信息进行高光谱遥感影像分类是一个重要的待研问题。鉴于此,提出一种新的基于三维卷积和Transformer的高光谱遥感影像分类方法,尝试联合空谱特征实现解译能力的提升。使用主成分分析方法对高光谱遥感影像沿垂直方向降维;用非负矩阵分解算法对降维后遥感影像沿水平方向进行空间特征提取,将两种工具处理后遥感影像进行拼接,以充分保留信息;再用三维卷积核对拼接后遥感影像进行空间特征和光谱特征的综合提取;用Transformer的注意力机制对提取空间信息和光谱信息的遥感影像序列建立长距离依赖关系并使用多层感知机完成分类任务。实验表明,所提方法在WHU-Hi龙口、汉川、洪湖以及雄安新区马蹄湾村数据集上均表现出比对比方法更优异的分类性能,表明该方法具有一定的泛化性和稳健性。 展开更多
关键词 非负矩阵分解 特征融合 三维卷积 空谱联合 TRANSFORMER 高光谱遥感影像分类
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高分高光谱遥感图像计算成像:从融合到光谱超分 被引量:1
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作者 孙卫东 韩晓琳 《遥感学报》 北大核心 2025年第6期1636-1648,共13页
高空间分辨率高光谱遥感图像可同时提供丰富的空间与光谱信息,对精准农业、环境监测、目标识别等实际应用极为重要。由于光谱分辨率与空间分辨率之间存在固有矛盾,现有光学遥感成像系统无法同时兼顾高空间分辨率与高光谱分辨率成像的实... 高空间分辨率高光谱遥感图像可同时提供丰富的空间与光谱信息,对精准农业、环境监测、目标识别等实际应用极为重要。由于光谱分辨率与空间分辨率之间存在固有矛盾,现有光学遥感成像系统无法同时兼顾高空间分辨率与高光谱分辨率成像的实际需求。计算成像作为重建高分高光谱图像的重要技术手段之一,可将同区域同时相低分高光谱图像作为光谱先验,依据成像模型,将其与高分多光谱图像所具有的空间信息相融合;亦可将图像对库或光谱库作为先验信息进行某种形式的学习,通过光谱映射实现高分高光谱图像的光谱超分辨率重建。因此,本文首先针对上述不同的高分高光谱图像计算成像途径,构建了一种基于先验信息的高分高光谱图像计算成像统一模型;并根据先验信息的不同来源,综述了从低分高光谱与高分多光谱图像融合、到基于图像对库学习的高分高光谱图像光谱超分、再到基于光谱库学习的高分高光谱图像光谱超分的发展过程及其代表性方法,系统分析了现有各类算法的原理、优势与局限性;最后,分析总结了高分高光谱遥感图像计算成像所面临的挑战及未来可能发展方向。结果表明:高分高光谱图像计算成像是突破光学遥感成像系统物理局限的有效途径之一,将融合与光谱超分纳入到一个统一框架有利于系统梳理先验信息的不同来源,形成更具针对性的高精度、高稳定超分辨率重建。本研究为高质量高分高光谱图像计算成像提供了一个统一框架与技术途径,明确了光学遥感图像融合与光谱超分技术的未来发展方向,有望进一步改善其精细结构检测与精细光谱辨识能力,从而为后续高精度与高可靠光谱目标检测、地物分类等应用任务提供技术支撑。 展开更多
关键词 遥感 高分高光谱图像 计算成像统一模型 高分多光谱图像 图像对库 光谱库
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基于CMIFM的跨平台超分辨率高光谱影像重建及光谱定量评估——以岩溶湿地为例
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作者 孙习东 付波霖 +4 位作者 李华剑 贾明明 孙伟伟 武炎 宋奕基 《遥感学报》 北大核心 2025年第9期2788-2809,共22页
高光谱遥感时序精准监测湿地植被和水体状况已成为准确评估和全面监测岩溶湿地生态系统状况的重要基础。然而,现有星载高光谱影像Satellite-based HSI(Satellite-based hyperspectral image)的空间分辨率较低,难以捕捉湿地植被复杂的空... 高光谱遥感时序精准监测湿地植被和水体状况已成为准确评估和全面监测岩溶湿地生态系统状况的重要基础。然而,现有星载高光谱影像Satellite-based HSI(Satellite-based hyperspectral image)的空间分辨率较低,难以捕捉湿地植被复杂的空间细节,已有的超分辨率重建方法无法实现从卫星到无人机的跨平台影像重建,以及对大范围湿地场景的时序监测。为此,本研究提出一种跨平台的多尺度影像特征映射模块CMIFM(Cross-Sensor Multiscale Image Feature Mapping Module)。该模块首先将无人机高光谱影像UAV-HSI(Unmanned Aerial vehicle hyperspectral image)和Satellite-based HSI在空间尺度上进行对齐转换,其次,基于便携式地物光谱仪ASD(Analytical spectral devices)获取的地面实测数据,将UAV-HSI和Satellite-based HSI映射到统一的光谱特证空间,实现空—谱特征信息的整合,最后,使用超分辨率网络(ESRGAN和SwinIR)实现Satellite-based HSI的高质量影像重建。同时,本研究采用深度学习网络(DATFuse)和传统的融合方法(GS)作为对比,定量评价Sentinel-2和OHS-02的影像重建和影像融合结果中,湿地植被群落和水体的光谱质量和空间质量。研究结果表明:(1)基于CMIFM的超分辨率网络通过学习UAV-HSI的空—谱特征,提升了Satellite-based HSI的空间分辨率,并还原出精细的湿地植被和水体空间纹理信息,在影像视觉感知和定量指标数值方面均优于GS影像融合方法,其中,Sentinel-2与OHS-02影像重建结果与标签数据的PSNR和SSIM平均精度分别为11.06和0.3102;(2)狗牙根、华克拉莎和芒草3种典型湿地植被群落以及水体在重建影像重的光谱值具有高可靠性,其中,OHS-02重建影像与ASD数据的波段平均RMSE和R2精度为0.1154和0.7239;(3)CMIFM+ESRGAN和CMIFM+SwinIR方法在空—谱重建性能上具有较强的泛化能力,能够在缺少UAV-HSI数据的相同湿地类型场景实现影像重建,PSNR和SSIM的平均精度分别为12.74和0.1897;(4)本研究验证了基于CMIFM模块的超分辨率技术在复杂湿地高光谱影像重建中的可行性。 展开更多
关键词 岩溶湿地 CMIFM模块 跨平台的超分辨率重建 DATFuse 高光谱影像 植被和水体的空—谱重建 质量定量评估
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基于高光谱技术的绝缘子污秽等级检测 被引量:1
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作者 徐德智 崔俊杰 +2 位作者 袁冬 宋治波 曹雯 《电网与清洁能源》 北大核心 2025年第8期40-45,共6页
在线检测输电线路绝缘子污秽等级对污闪防治有重要作用,为此提出了一种基于高光谱技术的绝缘子污秽等级非接触式检测方法。利用高光谱试验平台对人工、自然样品进行图谱信息采集和黑白校正;选取一定的区域进行反射率数据采集,用光谱-空... 在线检测输电线路绝缘子污秽等级对污闪防治有重要作用,为此提出了一种基于高光谱技术的绝缘子污秽等级非接触式检测方法。利用高光谱试验平台对人工、自然样品进行图谱信息采集和黑白校正;选取一定的区域进行反射率数据采集,用光谱-空间自适应总变差模型对谱线进行平滑处理;采用最大相关-最小冗余算法对谱线波段进行分数排名,提取权重靠前的波段;根据光谱数据以及提取的特征波段,建立基于反向传播神经网络的污秽等级分类模型。结果表明:该模型对人工样品的识别准确率可以达到95%,对自然污秽样品的识别准确率可以达到85%。因此,该方法能够快速、准确地识别绝缘子污秽等级,为后续的绝缘子污秽等级光谱检测提供参考。 展开更多
关键词 绝缘子 污秽等级 高光谱技术 反向传播神经网络 光谱-空间自适应总变差模型
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