ASD | ASD LabSpec 4 地物光谱仪在近地天体群中识别人造天体的应用
光谱由ASDLabSpec4Hi-Res地物光谱仪获取,该光谱仪在0.70μm处具有3nm分辨率,在1.40和2.10μm处具有6nm分辨率。图2.Centaur-DR/B上发现的两种材料的端元光谱图3.2020SO和Centaur-DR/B的近红外光谱显示出相似的特征。两个光谱均在1.5μm处归一化。PVF的两个吸...
【解决方案】探索隐形边界:光谱遥感在伪装识别中的革新应用
然而,随着科技的飞速发展,基于光谱遥感技术的伪装识别系统应运而生,由于在纹理、色彩方面精细的探测能力,重新定义了伪装识别的边界,开启了伪装隐蔽与安全防护的新篇章。二、技术优势由于伪装的材料、颜色及纹理的固有差异,其光谱反射率曲线响应与周边环境中的自然地物存在显著不同。多光谱成像技术以其独特的“多眼”...
武汉大学夏桂松团队:面向遥感图像解译的增量深度学习
在可见光图像中,类别相似性主要源于地物目标具有相似的视觉特征(如纹理、形状等)。高光谱图像的类别相似性来自于地物目标相似的光谱曲线。至于SAR图像,不同类别的地物目标表现出相似的反射行为,是因为它们可能有相似的物理材料。针对遗忘问题的不同成因,亟需结合数据模态特性,设计增量学习方法。此外,已有研究依据地物分...
ASD FS4地物光谱仪在估算土壤有机质方向的应用介绍
土壤像素光谱反射率与土壤地面光谱反射率呈非线性关系。表面物理性质的差异是导致这两种光谱数据类型偏差的主要因素。RMSH对土壤像素光谱的影响最为显著,其次是SM和SBW。四阶多项式和XG-Boost模型具有良好的土壤光谱校正精度。基于XG-Boost的土壤光谱校正模型精度更高,时空可转移性更强,因为它考虑了所有特征,持续调整树...
利用高分五号02星高光谱数据进行地物识别
可在ENVI中标注为badbands不参与光谱分析,这些波段目前没有在官方渠道上公布,可通过波谱曲线辨别,如下图所示,有一个波段值非常高鼠标定位到这个点,从左边就可以获取该波段。定位像素点波谱曲线可通过地物识别结果进行定位。图2:通过像素点波谱曲线定位“坏波段”...
仪器培训 | ASD地物光谱仪操作培训班开课啦(第五期)
为了深入探讨ASD地物光谱仪测量技术及应用,进一步提升客户的实际操作技能,ASD地物光谱仪操作培训班第五期来啦(www.e993.com)2024年9月8日。在本次会议中,我们将着重介绍ASD地物光谱仪的操作过程,旨在深入探讨仪器原理、操作技巧、数据处理方法以及应用案例。会议主题:ASD地物光谱仪操作培训班...
航宇微:公司运营的高光谱卫星是中国商业航天时代首发的商业高光谱...
公司回答表示,尊敬的投资者您好,公司运营的高光谱卫星是中国商业航天时代首发的商业高光谱卫星,进一步完善了星座的数据采集能力,其特色的高光谱数据具备对植被、水体、农作物等地物进行精准定量分析的能力。公司主动推动和引导相关数据产品在农业、林业、草原、水利、海洋、环保等行业的应用,发挥珠海“绿水青山一张图”项目...
应用案例-莱森光学-棉花全生长周期机载高光谱正射影像数据集构建
(1)地物光谱曲线波动明显,这是由于传感器在探测范围边界噪声增大;(2)2种数据的太阳-目标-传感器的几何位置差异造成二向性分布函数影像;(3)传感器的通道响应函数造成的这种影响。通过二者数据对比发现,棉花冠层光谱反射率曲线变化趋势基本一致,进一步验证了无人机载高光谱棉花数据的准确性和可靠性。3.3讨论与结论...
莱森光学助力智慧农业,参与“人工智能赋能农业”座谈会
病虫害检测:高光谱成像能够早期发现作物病虫害,通过分析叶片的光谱特征,准确识别病害类型,提高防治效率。品质评估:高光谱成像可以检测果蔬的颜色、成熟度和内部品质,帮助用户在收获期进行合理采摘,确保产品质量。土壤有机质含量原始光谱光谱曲线(a:地物光谱曲线;b:无人机高光谱曲线)...
ASD FieldSpec 4地物光谱仪在评估森林病虫害方面的应用
具体来说,首先根据TLS数据和测量的受损叶片光谱重建虚拟3D森林场景,并在此基础上定义不同冠层受损位置和不同胁迫水平的不同病虫害干扰场景。然后,针对不同受损位置和胁迫水平的每种组合,使用LESS模拟AHSL点云和相应的高光谱图像(HI)。提取AHSL点云不同层的LiDAR点云并光栅化为3m空间分辨率的图像,结合高光谱图像,...