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[实用新型]一种高光谱遥感成像光谱仪安装装置-CN201921455258.5有效
发明人：黄文钰;尚海兴 -专利权人：中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司
申请日： 2019-09-03 - 公布日： 2020-08-25 - 主分类号： G01N21/25 文献下载
摘要：本实用新型一种高光谱遥感成像光谱仪安装装置，属于光谱仪辅助装置领域，本实用新型的高光谱遥感成像光谱仪安装装置，其包括：无人机连接架；高光谱遥感成像光谱仪连接架；角度调节装置，无人机连接架通过角度调节装置与所述高光谱遥感成像光谱仪连接架连接通过调节调节板，使调节板沿弧形杆导向板与弧形杆的导向方向转动，带动高光谱遥感成像光谱仪本体使用角度发生改变，使高光谱遥感成像光谱仪通过高光谱遥感成像光谱仪安装装置安装于无人机上时可灵活调整角度，并且由于采用了弧形杆作为调节部件，高光谱遥感成像光谱仪可以无极调整，弧形杆还能起到防止高光谱遥感成像光谱仪跌落的效果，有效保证了高光谱遥感成像光谱仪的安全。
一种光谱遥感成像光谱仪安装装置

[发明专利]全色/多光谱遥感图像与高光谱遥感图像的融合方法-CN202110705642.1有效
发明人：谷延锋;朱静 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2021-06-24 - 公布日： 2022-03-18 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明的全色/多光谱遥感图像与高光谱遥感图像的融合方法涉及遥感图像处理领域，目的是为了克服目前现有的全色/多光谱‑高光谱图像融合的结果不能合理权衡空间和光谱分辨率的问题，本发明方法具体步骤如下：步骤一、提取高光谱遥感图像的端元矩阵；步骤二、利用全色/多光谱遥感图像、高光谱遥感图像和端元矩阵建立变分模型；步骤三、对变分模型利用交替方向乘子法迭代计算，得到全色/多光谱遥感图像和高光谱遥感图像的融合图像。
全色光谱遥感图像融合方法

[发明专利]一种海洋高光谱遥感影像目标识别方法-CN201711368312.8在审
发明人：高红民;杨耀;李臣明;樊悦;蔺硕;张振;洪建;黄昌运;沈杨;杨琪;杨佳林 -专利权人：河海大学
申请日： 2017-12-18 - 公布日： 2018-06-22 - 主分类号： G01N21/25 文献下载
摘要：本发明公开了一种海洋高光谱遥感影像目标识别方法，涉及海洋高光谱遥感影像技术领域。该海洋高光谱遥感影像目标识别方法，包括以下证明步骤，S1，获取影像：先通过无人遥控潜水器将高光谱遥感带入海洋中，再通过高光谱遥感扑捉海洋水色和水温的影像；S2，图像预处理：通过数据传输设备在远程获取数据信息，将高光谱遥感辐射校正，其中辐射校正包括传感器定标。该海洋高光谱遥感影像目标识别方法，解决了海洋高光谱遥感影像目标识别方法识别过程过于繁琐，使得海洋高光谱遥感影像目标识别能力较差，效率较低的问题，通过采用MAIS成像光谱仪和图像处理技术，加强了海洋高光谱遥感对于影像目标的识别能力
高光谱遥感影像目标识别海洋高光谱遥感校正影像无人遥控潜水器数据传输设备图像处理技术成像光谱仪图像预处理方法识别数据信息影像目标远程获取辐射传感器定标

[发明专利]一种高光谱遥感影像半监督分类方法、装置、设备及介质-CN202110813023.4在审
发明人：刘康;安源;朱济帅;李海霞;陈木森 -专利权人：海南长光卫星信息技术有限公司
申请日： 2021-07-19 - 公布日： 2021-10-19 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请公开了一种高光谱遥感影像半监督分类方法、装置、设备及介质，该方法包括：对高光谱遥感影像进行预处理；从高光谱遥感影像中选取设定数量的像元作为训练样本；构建基于TripleGAN的高光谱遥感影像分类模型，并通过训练样本训练高光谱遥感影像分类模型，在训练时将生成的样本作为新增的训练样本；使用训练完成的高光谱遥感影像分类模型对待分类遥感影像进行分类。这样可以在较少的训练样本的情况下，使用生成对抗网络生成一些样本作为训练样本，在增加训练样本数量的过程中能够充分挖掘高光谱遥感影像的空间特征和光谱特征，提升高光谱遥感影像半监督分类精度和实际应用潜力，缓解高光谱遥感影像分类中的小样本问题
一种光谱遥感影像监督分类方法装置设备介质

[发明专利]基于多源目标特征支持的高光谱遥感图像变化检测方法-CN201210247785.3有效
发明人：江碧涛;樊彬;张秀玲;余晓刚;潘春洪;李京龙;胡士昌 -专利权人：北京市遥感信息研究所;中国科学院自动化研究所
申请日： 2012-07-17 - 公布日： 2012-12-12 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于多源目标特征和机器学习的高光谱遥感图像变化检测方法，包括：可见光遥感图像变化检测；可见光与高光谱遥感图像配准，将可见光变化检测得到的不变化目标变换至高光谱遥感图像；基于变换至高光谱遥感图像中的不变化目标，选择训练样本；高光谱子空间学习；在学习得到的子空间内进行高光谱遥感图像变化检测。本发明的方法基于多源目标特征，通过可见光遥感图像确定不变化的高光谱样本用以学习高光谱最佳判别子空间，在该子空间中进行高光谱遥感图像变化检测，性能稳定，适用范围广。
基于目标特征支持光谱遥感图像变化检测方法

[发明专利]基于空-谱提取的高光谱图像异常检测方法-CN202110857764.2有效
发明人：胡静;张钰婧;赵明华 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2021-07-28 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于空‑谱提取的高光谱图像异常检测方法，具体按照以下步骤实施：步骤1、对输入的原始高光谱遥感影像进行迭代光谱选择选出具有代表性的光谱波段，并组合成一个新的高光谱遥感影像；步骤2、对步骤1得到的高光谱遥感影像进行K‑means聚类，采用欧氏距离作为相似性度量，得到聚类后的高光谱遥感影像；步骤3、将步骤1和步骤2得到的高光谱遥感影像做差分操作，并对差分后的高光谱遥感影像进行异常检测，得到最终异常检测结果图本发明更好地提高了高光谱遥感影像异常检测的精度。
基于提取光谱图像异常检测方法

[发明专利]一种岩矿高光谱遥感图像提取方法、装置及计算机设备-CN202310984899.4在审
发明人：刘磊;温汉捷;尹春涛;张贵山;于文修;罗重光 -专利权人：长安大学
申请日： 2023-08-07 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明提供了一种岩矿高光谱遥感图像提取方法、装置及计算机设备，属于高光谱遥感地质调查技术领域，包括如下步骤：获取待提取区域的高光谱遥感图像；对高光谱遥感图像进行空间和光谱特征分析，得到光谱相似但空间独立的端元光谱；计算高光谱遥感图像像元光谱与端元光谱之间的特征矢量夹角；根据特征矢量夹角设定阈值，根据阈值提取出岩矿高光谱遥感图像。本发明通过对高光谱遥感图像进行空间和光谱特征分析，能够增强具有微小独特光谱信息的端元之间的光谱对比度，增加光谱相似但空间独立的端元被选择的可能性，提高了端元提取的准确性；通过计算待提取区域图像像元光谱与端元光谱之间的特征矢量夹角
一种岩矿高光谱遥感图像提取方法装置计算机设备

[发明专利]一种线推扫成像的高光谱遥感图像错行纠正方法及装置-CN201710083240.6有效
发明人：陈正超;朱俊杰;李柏鹏;杨轩;高建威;张兵 -专利权人：中国科学院遥感与数字地球研究所
申请日： 2017-02-16 - 公布日： 2020-03-20 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供的一种线推扫成像的高光谱遥感图像错行纠正方法及装置，根据高光谱遥感图像数据自身特性计算得到高光谱遥感图像中各相邻两行像素中的下一行像素相对上一行像素要移动的像素位置，进而计算得到所述高光谱遥感图像中每行像素相对所述高光谱遥感图像中第一行像素要移动的像素位置；并依据所述高光谱遥感图像像中所述每行像素相对第一行像素要移动的像素位置，对所述高光谱遥感图像进行纠正。由于本发明提供一种线推扫成像的高光谱遥感图像错行纠正方法及装置，利用的是高光谱遥感图像中多个波段图像数据进行错位纠正，解决了传统的图像错行纠正方法难以应用到线推扫模式下的高光谱图像错行纠正的技术问题。
一种线推扫成像光谱遥感图像纠正方法装置

[发明专利]一种高光谱遥感图像的分类方法、设备及存储设备-CN201810224584.9有效
发明人：刘小波;尹旭;王瑞林;蔡耀明;刘振焘 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2018-03-19 - 公布日： 2021-07-20 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种高光谱遥感图像的分类方法、设备及存储设备，一种高光谱遥感图像的分类方法，通过对高维的高光谱遥感图像进行降维处理，结合样本数据对深度森林分类模型的训练，再通过训练好的深度森林分类模型达到对高光谱遥感图像精确、快速地分类的目的；一种高光谱遥感图像的分类设备及存储设备，用于实现一种高光谱遥感图像的分类方法。本发明的有益效果是：通过使用深度森林算法对高光谱遥感图像进行分类，提高了深度森林分类模型的分类精度和分类速度，且本发明提供的方法中涉及参数少，易调节，大大提高了高光谱遥感图像的分类效果和实用性。
一种光谱遥感图像分类方法设备存储

[发明专利]一种无人机高光谱遥感地物分类方法及系统-CN202310950554.7在审
发明人：白璘;冀博;王海娟;申佳明;叶珍 -专利权人：长安大学
申请日： 2023-07-31 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种无人机高光谱遥感地物分类方法及系统，获取待测地物分类的遥感图像，对获得的遥感图像进行预处理，获得处理后的高光谱遥感图像数据；构建空间光谱注意力特征提取网络模型，将训练好的高光谱遥感图像数据输入空间光谱注意力特征提取网络模型，提取深层语义特征图；根据提取的深层语义特征图，获得高光谱遥感图像的深层语义信息；根据获得的高光谱遥感图像的深层语义信息，对待测地物分类的遥感图像的深层语义特征图进行分类，输出高光遥感图像的地物分类结果该方法可以将有效的光谱特征图输入到训练好的空间光谱注意力特征提取网络模型中，使网络关注更重要的光谱信息，提高了地物分类的精度。
一种无人机光谱遥感地物分类方法系统

[发明专利]一种基于结构化矩阵的高光谱图像噪声去除算法-CN202110357061.3在审
发明人：郑建炜;徐宏辉;杨平;陈婉君;秦梦洁;冯宇超 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2021-04-01 - 公布日： 2021-07-13 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：一种基于汉克尔矩阵与截断核范数的高光谱遥感图像混合噪声去除方法。包括：步骤1，输入受混合噪声污染的高光谱遥感图像，将高光谱遥感图像分成多个重叠的patch子块；步骤2，通过零化滤波器把每个子块构建成汉克尔矩阵H(X)，构建基于汉克尔矩阵与截断核范数的高光谱遥感图像混合噪声去除模；步骤3，采用交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers,ADMM)算法对模型进行优化求解；步骤4，将修复后高光谱遥感图像的块合成完整的高光谱遥感图像，再将逆汉克尔化后的块重新合成完整的高光谱遥感图像。步骤5，输出去除混合噪声后的高光谱遥感图像。本发明充分挖掘图像的低秩性，去除噪声效果更佳显著。
一种基于结构矩阵光谱图像噪声去除算法

[发明专利]一种高光谱遥感地表参数定量反演方法及装置-CN202211052634.2在审
发明人：孙伟超;刘朔;张霞;刘庆杰 -专利权人：中国科学院空天信息创新研究院
申请日： 2022-08-29 - 公布日： 2023-01-13 - 主分类号： G01N21/31 文献下载
摘要：本发明提供一种高光谱遥感地表参数定量反演方法及装置，其中方法包括：获取待测地物的高光谱遥感数据；对高光谱遥感数据进行特征增强，得到特征增强结果；基于特征增强结果对高光谱遥感数据进行加权处理，得到加权处理的高光谱遥感数据；将加权处理的高光谱遥感数据输入至地表参数定量反演模型中，得到地表参数定量反演模型输出的待测地物的地表参数反演值；地表参数定量反演模型用于反演地物的地表参数值。本发明通过对待测地物的高光谱遥感数据进行特征增强和加权处理，能够根据地表参数在不同光谱波段上的响应，充分利用高光谱信息，进而提高地表参数定量反演模型反演的待测地物的地表参数的精度。
一种光谱遥感地表参数定量反演方法装置

[发明专利]基于大气廓线与LED的高光谱遥感器在轨光谱定标的方法-CN201910021588.1有效
发明人：刘银年;刘辉;张静;孙德新;贾晓伟;冯雪飞 -专利权人：中国科学院上海技术物理研究所
申请日： 2019-01-10 - 公布日： 2020-11-24 - 主分类号： G01J3/28 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于大气廓线与LED的高光谱遥感器在轨光谱定标方法，分别利用已知的大气廓线和LED光谱来标校高光谱遥感器的光谱偏移，将基于大气廓线的光谱定标结果与基于LED的光谱定标结果进行比较，分析两种定标结果的差异不超过5％，则满足高光谱遥感器的光谱定标精度。本发明目的在于克服现有的高光谱遥感器在轨定标技术的不足，结合大气廓线定标和LED的定标技术，将不同的光谱的定标结果进行相互验证，提高了高光谱遥感器在轨光谱定标的精度，从而保证了遥感数据定量化应用的可靠性和价值
基于大气 led 光谱遥感标的方法

[发明专利]基于目标空谱信息嵌入的高光谱遥感数据仿真方法-CN201210300562.9无效
发明人：陈雨时;陈雪华;王晶 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2012-08-22 - 公布日： 2012-12-19 - 主分类号： G01J3/28 文献下载
摘要：基于目标空谱信息嵌入的高光谱遥感数据仿真方法，属于遥感光谱数据仿真技术领域。它解决了现有遥感仿真技术中的高光谱遥感数据中缺乏目标的问题。它包括以下四个步骤：步骤一：生成目标空间信息；步骤二：生成目标光谱信息；步骤三：将步骤一和步骤二生成的信息进行合成生成目标空谱信息；步骤四：将该目标空谱信息嵌入到高光谱背景信息中，形成包含目标的高光谱遥感数据本发明适用于仿真高光谱遥感数据。
基于目标信息嵌入光谱遥感数据仿真方法

[发明专利]联合双低秩和空谱全变差的混合噪声高光谱影像复原方法-CN202210919226.6在审
发明人：张洪艳;蔡静宜;杨光义;张良培 -专利权人：武汉大学
申请日： 2022-08-02 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供一种联合双低秩和空谱全变差的混合噪声高光谱影像复原方法，通过分别利用低秩张量近似和逐波段低秩矩阵近似模型挖掘无噪高光谱遥感影像和条带噪声的低秩性质，同时引入各向异性空间光谱全变差模型，建立联合双低秩近似和各向异性空间光谱全变差的高光谱遥感影像多类型混合噪声去除模型；利用交替方向乘子法进行求解得到无噪高光谱遥感影像。将本发明应用于高分五号高光谱遥感影像混合噪声去除，真实高分五号高光谱遥感影像实验表明，本发明可以更有效地去除高分五号高光谱遥感影像中的多类型、高强度混合噪声，同时保护影像高维结构信息，大大提高高分五号高光谱遥感影像质量
联合双低秩空谱全变差混合噪声光谱影像复原方法

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