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[发明专利]一种用于光谱分析的基于混合标记的高光谱建模方法-CN202010722630.5在审
发明人：李奇峰;马翔云;杜建宾;崔泽霖;郭娜 -专利权人：天津大学
申请日： 2020-07-24 - 公布日： 2020-11-20 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了分别建立基于机器学习的初级高光谱模型和二级高光谱模型；分别建立原始光谱数据库和二次光谱数据库；利用原始光谱数据库训练初级高光谱模型，训练过程中保留所有分类情况的综合比例，而不是直接确定分类；利用初级高光谱模型对未标记的高光谱图像数据进行标记，并对初级高光谱模型标记后的高光谱图像数据进行筛选，根据初级高光谱模型保留的所有分类情况的综合比例选取30％‑70％的较可靠高光谱图像数据构建二次光谱数据库；以二次光谱数据库为训练集、原始光谱数据库为测试集，对二级高光谱模型进行训练。本发明不需要庞大的光谱储存空间，充分利用未标记的光谱，很大程度上减少了标记成本。
一种用于光谱分析基于混合标记光谱建模方法

[发明专利]一种城市绿地树木识别系统及方法-CN202011299054.4在审
发明人：张桂莲;张浪;邢璐琪;易扬;林勇;仲启铖 -专利权人：上海市园林科学规划研究院
申请日： 2020-11-18 - 公布日： 2021-04-13 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：一种城市绿地树木识别系统及方法，包括高光谱影像采集系统、高光谱基础数据库系统和高光谱树木识别系统，高光谱影像采集系统包括无人机设备、遥感光谱成像仪和图像定位识别信标，高光谱基础数据库系统包括目标树木的高光谱图像库和高光谱波谱库，可实现大范围高光谱遥感数据的快速获取。城市绿地树木识别系统以高光谱遥感数据为基础数据，提取样本树木的高光谱数据和纯净端元数据，数据质量优越并能建库存储，高质量大数据的获取及积累将在后续树木识别中发挥重要作用，充分发挥了高光谱数据的光谱、纹理和空间优势，充分利用高光谱数据的精细信息，相对于多光谱遥感数据及其他的识别方法，便捷、有效、且精度可靠，使得树木精准识别成为可能。
一种城市绿地树木识别系统方法

[发明专利]一种任意光谱响应特性下遥感数据的模拟方法-CN200910242335.3无效
发明人：贾国瑞;赵慧洁;李娜 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2009-12-09 - 公布日： 2010-08-25 - 主分类号： G01S7/48 文献下载
摘要：一种任意光谱响应特性下遥感数据的模拟方法，属于对地观测技术领域。该方法通过对输入高光谱数据进行迭代去相关处理，得到光谱分辨率增强的高光谱数据，再根据待模拟的光谱响应特性对分辨率增强高光谱数据进行采样，得到待模拟光谱响应特性下的高光谱或多光谱数据。本发明可用于由已有高光谱数据模拟具有任意中心波长位置、任意光谱分辨率或任意形状光谱响应函数的高光谱或多光谱数据，并且模拟数据的准确性比现有光谱维插值方法和波段合成方法高，从而有助于提高高光谱遥感器的交叉辐射定标精度和数据对比验证精度
一种任意光谱响应特性遥感数据模拟方法

[发明专利]利用高光谱数据鉴别中药材的方法-CN201110082541.X无效
发明人：曹志伟 -专利权人：尚振刚
申请日： 2011-04-01 - 公布日： 2011-12-21 - 主分类号： G01N21/25 文献下载
摘要：本发明涉及一种利用高光谱数据鉴别中药材的方法，包括以下步骤：(1)建立标准中药材的高光谱数据库；(2)采集待检中药材的高光谱数据；(3)将待检中药材的高光谱数据在标准中药材的高光谱数据库中进行比对，根据高光谱数据相似性判定待检中药材究竟属于何种中药材，较佳地，高光谱数据库包括标准中药材的高光谱数据信息，步骤(3)中的比对操作包括将待检中药材的高光谱数据和标准中药材的高光谱数据信息进行比对，高光谱数据库还可以包括标准中药材的高光谱学稳定波段区及特征峰信息、其特征有效成分的高光谱数据信息等，本发明设计巧妙、检测准确、迅速、可靠且简便，还不需要消耗药材，适于大规模推广应用。
利用光谱数据鉴别中药材方法

[发明专利]基于空谱信息丰度约束的高光谱图像组稀疏解混方法-CN201410810715.3有效
发明人：张向荣;焦李成;吴健康;马文萍;马晶晶;侯彪;白静;刘红英 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2014-12-22 - 公布日： 2020-04-24 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明属于图像处理技术领域，具体公开了基于空谱信息丰度约束的高光谱图像组稀疏解混方法，其实现步骤为：输入高光谱图像数据集及标准光谱库；利用均值漂移算法对高光谱图像数据自适应分组；对每组高光谱图像数据进行组稀疏解混；利用每组高光谱图像数据对应的丰度矩阵作为依据修剪光谱库；输出高光谱图像数据稀疏解混结果。本发明考虑高光谱数据和光谱库数据的结构特点，将组稀疏解混和光谱库修剪策略用于高光谱图像解混，提高了现有技术中对高光谱数据稀疏解混的精度。本发明的方法是基于半监督的高光谱图像解混方法，拥有稀疏解混的优势和较高的解混精度，是一种有效的高光谱图像解混方法。
基于信息约束光谱图像稀疏方法

[发明专利]基于GPU的高光谱数据滤波快速计算方法、装置和系统-CN202111165324.7在审
发明人：莫卓亚;刘元路 -专利权人：广东弓叶科技有限公司
申请日： 2021-09-30 - 公布日： 2022-02-08 - 主分类号： G06T5/20 文献下载
摘要：本发明属于图像处理技术领域，尤其涉及一种基于GPU的高光谱数据滤波快速计算方法，包括GPU，获取高光谱数据，加载高光谱数据至GPU；调用核函数，结合SG滤波算法进行数据平滑去噪，执行多线程的并行运算，进行高光谱数据的滤波；根据并行运算结果，获得高光谱数据滤波结果；本发明通过将高光谱数据加载高光谱数据至GPU中，结合GPU和SG滤波算法，通过并行运算的方式，将SG滤波算法与GPU硬件相互配合进行优化，通过配置GPU的数据，实现了多线程的并行运算，极大地提高了高光谱数据滤波的运算速度，高效率地处理高光谱数据的滤波，克服了因高光谱数据的高冗余性而计算速度慢的缺点，显著地提高了高光谱数据预处理的运算速度。
基于 gpu 光谱数据滤波快速计算方法装置系统

[发明专利]基于经验线性模型改进光谱反射率反演方法、系统及设备-CN202111526701.5在审
发明人：梁森;石剑龙;赵国凤;陈伟;季岩;方彦奇;贾朔;彭江英 -专利权人：江苏省地质勘查技术院
申请日： 2021-12-14 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G01N21/55 文献下载
摘要：本发明具体涉及一种基于经验线性模型改进的光谱反射率反演方法、系统及设备，其中基于经验线性模型改进的光谱反射率反演方法包括：获取航空高光谱数据、同步航线地面光谱数据和地面实时观测光谱数据；对航空高光谱数据进行预处理；将地面实时观测光谱数据与航空高光谱辐射亮度值数据进行匹配，同时筛选出相同位置相同地物的同步航线地面光谱数据和航空高光谱数据，建立数据集；根据匹配出的地面实时观测光谱数据和筛选出的同步航线地面光谱数据，建立航空高光谱辐射亮度值与反射率之间的线性模型；以及根据线性模型生成航空高光谱反射率图像数据，实现了解决传统经验线性法高光谱反射率反演中存在的问题，以提高经验线性法反射率反演精度。
基于经验线性模型改进光谱反射率反演方法系统设备

[发明专利]高光谱遥感数据存储、检索方法及系统、存储介质及终端-CN201811428913.8有效
发明人：王茂华;黄永健;顾倩荣;戴橙 -专利权人：中国科学院上海高等研究院
申请日： 2018-11-27 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06F16/51 文献下载
摘要：本发明提供一种高光谱遥感数据存储、检索方法及系统、存储介质及终端，包括以下步骤：将高光谱遥感数据的元数据存储至ElasticSearch；所述元数据包括光谱数据的数据来源、数据获取时间、数据级别、数据序号、数据区域坐标、载荷信息和任务信息；将所述高光谱遥感数据的光谱数据存储至Hbase数据库中；通过Rowkey唯一标识一个光谱数据；所述Rowkey包括Rowkey前缀和数据帧号；所述Rowkey前缀包括高光谱载荷ID、数据级别和观测任务号。本发明的高光谱遥感数据存储、检索方法及系统、存储介质及终端基于ElasticSearch、Hbase数据库和高光谱遥感数据的特征，进行高光谱遥感数据存储和检索，极大地提高了数据应用效率，满足不同用户对数据存储和检索的需求
光谱遥感数据存储检索方法系统介质终端

[发明专利]一种热液蚀变矿物高光谱精细填图方法-CN202111660896.2在审
发明人：孙雨;赵英俊;田丰;秦凯 -专利权人：核工业北京地质研究院
申请日： 2021-12-31 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G01N21/35 文献下载
摘要：本发明属于自然资源遥感调查技术领域，具体涉及一种热液蚀变矿物高光谱精细填图方法。本发明包括如下步骤：步骤一：高光谱数据预处理；步骤二：高光谱数据降维重分组；步骤三：高光谱数据光谱采样间隔的因数分解；步骤四：高光谱数据逐波段区间光谱增值处理；步骤五：高光谱数据包络线去除；步骤六：蚀变矿物图像端元光谱厘定；步骤七：高光谱数据蚀变矿物精细填图。本发明通过光谱增值处理及谱形‑峰位协同的光谱匹配处理，更好的区分识别矿物亚类。
一种热液矿物光谱精细方法

[发明专利]太赫兹光谱成像数据的处理方法及装置-CN201910392615.6有效
发明人：郑小平;曹斌;耿华;邓晓娇 -专利权人：清华大学
申请日： 2019-05-13 - 公布日： 2021-11-23 - 主分类号： G01J3/28 文献下载
摘要：本申请提供太赫兹光谱成像数据的处理方法及装置，该方法包括：对待测物进行扫描，采集初始太赫兹光谱数据，提取所述初始太赫兹光谱数据中的高空间数据以及第一高光谱数据，对所述高空间数据进行重构处理，得到第二高光谱数据，并将所述第一高光谱数据以及所述第二高光谱数据，作为目标太赫兹光谱数据，该方法通过扫描采集初始太赫兹光谱数据，并对初始太赫兹光谱数据进行提取以及重构处理，在不需要额外增加或改变硬件设备的基础上，能够减少高空间高光谱太赫兹光谱数据的采集量，进而提高光谱成像效率。
赫兹光谱成像数据处理方法装置

[发明专利]一种基于高光谱的船舶尾气测量系统及方法-CN202010704289.0有效
发明人：李奇峰;马翔云;崔泽霖;杜建宾;郭娜 -专利权人：天津大学
申请日： 2020-07-21 - 公布日： 2022-05-20 - 主分类号： G01N21/25 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于高光谱的船舶尾气测量系统，包括高光谱数据采集模块、数据预处理模块及光谱分析模块；高光谱数据采集模块包括线扫描的高光谱相机及设有高广角镜头的普通相机；普通相机用于定位目标船舶；高光谱相机用于实时线扫描采集目标船舶尾气的光谱数据；数据预处理模块用于对采集的高光谱图像数据进行预处理；光谱分析模块用于对预处理后的高光谱图像数据进行分析处理，其内设有基于支持向量机的多维时序船舶尾气光谱分析模型，多维时序船舶尾气光谱分析模型输入目标船舶尾气的高光谱图像数据，输出尾气的成分数据。本发明还公开了一种基于高光谱的船舶尾气测量方法。本发明基于支持向量机建立光谱分析模型，提高了识别速度与准确率。
一种基于光谱船舶尾气测量系统方法

[发明专利]基于显微高光谱数据库模型的恶性肿瘤识别方法及系统-CN202210419388.3在审
发明人：杜剑;张周锋;陶成龙;刘嘉诚;于涛;胡炳樑 -专利权人：中国科学院西安光学精密机械研究所
申请日： 2022-04-20 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于显微高光谱数据库模型的恶性肿瘤识别方法及系统，以解决常规病理诊断过程繁琐，耗时较长的技术问题。该方法包括1、采集恶性肿瘤组织的高光谱原始数据，构建恶性肿瘤显微高光谱数据库框架；2、获取标准化光谱数据；3、获取标准化高光谱数据库；4、获取显微高光谱数据库模型；5、采用光谱角填图的方法，计算待测标准化光谱数据与L类肿瘤的典型标准化光谱数据之间的角度α，得到判定结果。该系统包括数据采集模块、数据预处理模块、显微高光谱数据库框架模块及标准化高光谱数据库模块。本发明通过构建显微高光谱数据库模型，可对待测样本进行肿瘤类型的判断。
基于显微光谱数据库模型恶性肿瘤识别方法系统

[发明专利]一种无人机高光谱影像辐射定标方法-CN202210708892.5有效
发明人：王智慧;孙中宇;耿守保;杨龙;温美丽 -专利权人：广东省科学院广州地理研究所
申请日： 2022-06-22 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G01N21/27 文献下载
摘要：本发明公开一种无人机高光谱影像辐射定标方法，包括以下步骤：将第一太阳辐射数据重采样到高光谱影像数据的中心波长，并输出重采样后的太阳辐射光谱，定义为第二太阳辐射数据；将第二太阳辐射数据的获取时间信息和高光谱影像数据的获取时间信息进行匹配，得到高光谱影像数据中每幅高光谱影像最匹配的太阳辐射光谱，并定义为第三太阳辐射数据；根据第二太阳辐射数据和第三太阳辐射数据，计算标准白板高光谱影像DN值到太阳辐射光谱DN值的影像转换系数，对高光谱影像数据中每幅高光谱影像进行辐射定标本发明通过利用无人机飞行过程中同步观测的太阳辐射光谱，针对画幅式高光谱相机每个像元分别进行校正，实现高光谱遥感影像的同步辐射定标。
一种无人机光谱影像辐射定标方法

[发明专利]一种实时自调节的高光谱图像数据非均匀校正方法-CN202010704270.6有效
发明人：李奇峰;马翔云;崔泽霖;吴欢欢;张迎虎 -专利权人：天津大学
申请日： 2020-07-21 - 公布日： 2022-07-15 - 主分类号： G06T7/80 文献下载
摘要：本发明公开了一种实时自调节的高光谱图像数据非均匀校正方法，使高光谱相机定时拍摄采集多帧连续的高光谱图像检验数据，对多帧连续的高光谱图像检验数据进行整体统计，识别出高光谱图像检验数据中的坏点，计算出各坏点的响应比例曲线，将各坏点的响应比例曲线反馈至采集的高光谱图像数据，对高光谱图像数据进行校正。本发明可实现自动对高光谱图像进行校正。
一种实时调节光谱图像数据均匀校正方法

[发明专利]基于单张RGB图像和非监督学习的高光谱图像复原方法-CN202110450105.7有效
发明人：张俊超;赵党军;陈溅来;杨德贵;梁步阁 -专利权人：中南大学
申请日： 2021-04-25 - 公布日： 2022-07-26 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于单张RGB图像和非监督学习的高光谱图像复原方法，包括如下步骤：A)获取同一区域内的高光谱图像数据和RGB图像数据，研究高光谱图像数据的统计属性、相邻波段的光谱响应差、不同波段间的结构相似性以及高光谱图像数据与RGB图像数据间的相关性；B)依据高光谱图像数据的统计属性、相邻波段的光谱响应差、不同波段间的结构相似性以及高光谱图像数据与RGB图像数据之间相关性设计损失函数，以能够以无监督的方式训练深度卷积神经网络，从而得到高光谱图像数据与RGB图像数据间的非线性映射关系；C)根据该非线性映射关系利用RGB图像数据复原高光谱图像数据。本发明能够实现利用单张RGB图像复原高光谱图像，实用性高。
基于单张 rgb 图像监督学习光谱复原方法

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