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[发明专利]一种宽谱段高分辨光谱干涉测量方法及装置-CN201810214246.7有效
发明人：严强强;魏儒义;陈莎莎;于建东;王帅 -专利权人：中国科学院西安光学精密机械研究所
申请日： 2018-03-15 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G01J3/45 文献下载
摘要：本发明属于光学探测领域，特别涉及一种宽谱段高分辨光谱干涉测量方法及装置。首先将目标光准直后色散至探测器行像元或列像元上；然后将沿探测器行像元或列像元方向色散的光谱按照不同谱段反射至同一平面的不同位置；再将步骤二中反射光束准直后进入干涉模块获得干涉条纹；再将干涉条纹沿与干涉条纹垂直方向压缩；最后将压缩后的干涉条纹沿探测器行像元方向或列像元方向进行二次色散，获得高分辨光谱干涉条纹。解决了宽谱段高分辨率光谱干涉受到探测器行或者列像元数限制、交叉色散导致光谱谱线弯曲等的问题，实现一种宽谱段，高精度，高信噪比的视向速度探测方案。
一种宽谱段高分辨光谱干涉测量方法装置

[发明专利]一种基于全色与高光谱图像融合的目标轮廓提取方法-CN201811321623.3有效
发明人：赵鹏;徐其志;张帆;张一鸣 -专利权人：北京市遥感信息研究所
申请日： 2018-11-07 - 公布日： 2020-11-03 - 主分类号： G06T7/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于全色与高光谱图像融合的目标轮廓提取方法，包括：通过插值将高光谱图像采样至全色图像相同的空间分辨率，得到高光谱图像上的采样图像；对高光谱图像上的采样图像的可见光和近红外波段进行加权，得到低分辨率全色图像；将高光谱上的采样图像、低分辨率全色图像、全色图像生成全色与高光谱融合图像；计算全色与高光谱融合图像每个像元的类密度、区分度以及每个像元的类密度和区分度之积，得到中心似然度，确定中心像元；对全色与高光谱融合图像中的所有像元，按其与中心像元特征距离的远近划分为两个类别，从而得到目标的轮廓。本发明通过全色与高光谱图像融合，提升了高光谱图像的空间分辨率。
一种基于全色光谱图像融合目标轮廓提取方法

[发明专利]适用于高分5号卫星高光谱数据的赤铁矿丰度提取方法-CN202310155974.6在审
发明人：杨燕杰;叶发旺;李新春;邱骏挺 -专利权人：核工业北京地质研究院
申请日： 2023-02-13 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明属于高光谱遥感技术领域，具体涉及适用于高分5号卫星高光谱数据的赤铁矿丰度提取方法，包括：获取高分5号卫星地面反射率的影像数据；提取保持赤铁矿物的光谱提取特征的波段数据，得到重采样后的高分5号卫星高光谱数据影像；根据重采样后的高分5号卫星高光谱数据影像，对赤铁矿样本标准光谱曲线进行重采样；利用光谱匹配方法，得到结果影像像元值H1；根据重采样后的高分5号高光谱数据中最短波段影像像元减去最长波段影像的像元值，得到结果影像像元值H2；当影像像元值H2小于0，H1减H2获得高分5号卫星高光谱数据影像像元内赤铁矿的丰度值H。本发明能够增强高分5号卫星高光谱数据赤铁矿信息提取的精度和效率。
适用于高分卫星光谱数据赤铁矿提取方法

[发明专利]基于靶面分割和像素级分光的光谱探测系统及其制备方法-CN202310389091.1有效
发明人：胡长虹;薛栋林;薛旭成;哈清华;肖树林 -专利权人：中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
申请日： 2023-04-13 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G01J3/28 文献下载
摘要：基于靶面分割和像素级分光的光谱探测系统及其制备方法，涉及成像光谱仪领域，包括管壳、与管壳相连的底座、固定在底座上的光谱探测器、固定在管壳上的微透镜阵列；光谱探测器包括目标探测器和集成在目标探测器上的光谱滤光片；目标探测器的靶面被划分为n×n个大小相同的像元区域；微透镜阵列对准光谱滤光片，光谱滤光片具有像素级光谱分光功能；光谱滤光片包括由上至下依次设置的第二反射镜、介质层、第一反射镜和基底，第一反射镜的整个像元区域被划分为n×n个大小相同的子像元区域，第一反射镜上的子像元区域与目标探测器靶面上的像元区域一一对应。本发明提升了光谱探测器的性能，保证了像元通道的完整性。
基于分割像素分光光谱探测系统及其制备方法

[发明专利]一种基于高光谱目标探测数据的动态解混方法-CN202110727401.7有效
发明人：巩晋南;施天俊;智喜洋;胡建明;鲍广震;张鹏飞 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2021-06-29 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G01C11/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于高光谱目标探测数据的动态解混方法，所述方法包括如下步骤：步骤1：提取高光谱目标探测数据中目标所在混合像元光谱数据，构建混合像元时序矩阵；步骤2：基于高光谱目标探测数据估计目标所在场景的光谱曲线；步骤3：基于步骤1筛选的谱段，以步骤2估计的场景光谱作为先验信息，对步骤1中获取的混合像元矩阵进行动态解混，得到真实的目标光谱。该方法可以实现对亚像元目标在不同场景下高光谱探测数据的光谱动态解混，获取更准确的有利于后续目标识别等应用的光谱特性。
一种基于光谱目标探测数据动态方法

[发明专利]一种星载高光谱图像几何定位校正方法及装置-CN202211071839.5在审
发明人：程良晓;蔡建伟;胡忠正;范兰兰;喻文勇;林军 -专利权人：中国资源卫星应用中心
申请日： 2022-08-31 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种星载高光谱图像几何定位校正方法及装置。所述方法包括：获取高光谱图像对应的基准轨道数据；根据所述基准轨道数据，确定对比度增强图像；对所述对比度增强图像进行边缘检测处理，得到候选边缘像元；根据所述候选边缘像元，确定所述高光谱图像上隶属于岛屿海陆边界的边缘像元；根据所述边缘像元，确定几何定位偏移量；根据所述几何定位偏移量对所述高光谱图像上的所有像元进行几何定位校正处理，得到校正后的高光谱图像。本发明实施例能够实现星载高光谱图像几何定位偏差的自动校正，且可以提高星载高光谱图像的校正速度和校正精度。
一种星载高光谱图像几何定位校正方法装置

[发明专利]一种基于高光谱数据的壁画底稿信息提取方法-CN201210281484.2有效
发明人：侯妙乐;吴育华;胡云岗 -专利权人：北京建筑工程学院
申请日： 2012-08-08 - 公布日： 2013-01-02 - 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数据的壁画底稿信息提取方法，包括如下步骤：选取预定区域的壁画为样本，并获取该壁画样本的高光谱数据信息；对上述高光谱数据信息进行主成分分析，以获取包含该高光谱数据信息中有效特征信息的主成分；其中，所述主成分为高光谱数据信息中各个波段的线性组合；根据各个波段的权重值而选取出主成分中的特征波段，并由选取出的特征波段合成新的影像；计算所述新的影像的像元统计数据、以及壁画的高光谱数据信息所包含的像元统计数据，将所述壁画对应的像元统计数据与所述新的影像的像元统计数据进行比较并确定相似度，选取相似度超过设定阈值的壁画的像元为壁画的底稿像元。
一种基于光谱数据壁画底稿信息提取方法

[发明专利]基于亚像元映射的高光谱图像超分辨重建方法-CN201210051365.8有效
发明人：黄慧娟;孙卫东 -专利权人：清华大学
申请日： 2012-03-01 - 公布日： 2012-09-19 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：基于亚像元映射的高光谱图像超分辨重建方法，首先进行亚像元映射，采用混合像元分解方法获取原始高光谱遥感图像中每个像元内各种地物的比例值，再将原始高光谱遥感图像中的每个像元即粗像元划分为n￡n个亚像元，其中n为预定义的分辨率放大倍数；然后根据已知的每种地物在每个像元中的丰度值，将每个亚像元随机分配为某一种地物，即得到初始化的地物分布图像；最后根据迭代优化准则，利用模拟退火算法得到一幅分辨率是原始图像n倍的地物分布图像；最终基于亚像元映射进行超分辨重建，本发明同时考虑了地物的局部和全局分布特性，避免了仅针对地物分布的局部特性求解时带来的不真实性，使得能够从地物分布图像得到高光谱遥感图像。
基于亚像元映射光谱图像分辨重建方法

[发明专利]一种光谱仪器的波长标定方法-CN200710177242.8无效
发明人：杨怀栋;黄星月;何庆声 -专利权人：清华大学
申请日： 2007-11-13 - 公布日： 2008-04-09 - 主分类号： G01J3/12 文献下载
摘要：一种光谱仪器的波长标定方法，主要涉及采用阵列探测器的光谱仪器的波长标定方法，属于光谱仪器波长标定技术领域。本方法光谱仪器采用阵列探测器，采用具有线状光谱的光源，从仪器输出的光谱图上获得该光源各谱线峰值所在的空间位置，并用这些谱线的峰值波长及其对应空间位置来拟合谱面上的“空间位置－波长”关系，从而确定探测器每个像元所对应的波长，光源各谱线峰值所在的空间位置通过以下步骤获得：亚像元探测；亚像元重建；获取谱线峰值空间位置。本发明亚像元探测提高了光谱图采样率，获得了分辨率提高的光谱图；亚像元探测、亚像元重建、谱线轮廓拟合的综合应用层层递进的提高了采用阵列探测器的光谱仪器的波长准确度。本发明的效果显著。
一种光谱仪器波长标定方法

[发明专利]一种种植作物结构遥感影像分类方法及装置-CN201910893956.1有效
发明人：李卫东;孟凡谦;段金龙;刘钦灏;赵晨曦;刘甲;董前林;张定文;崔永成;侯嘉润;庞留记;许向安 -专利权人：河南工业大学
申请日： 2019-09-20 - 公布日： 2022-09-09 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明涉及一种种植作物结构遥感影像分类方法及装置，该方法及装置在采用初级深度学习模型进行预测后，根据预测结果分别将边界像元和内部像元提取出来，再分别针对边界像元和内部像元进行训练，以对应得到各个边界像元和各个内部像元的光谱特征在各个分类下的预测权重，将光谱特征相同的边界像元在任一分类下的预测权重与内部像元在相同分类下的预测权重相加，将预测权重和最高的类别作为该光谱特征的预测结果，根据该预测结果再次构建深度学习预测分类模型对待分类的种植作物结构遥感影像进行预测分类该方法及装置倾斜权重分配，牺牲部分内部像元权重，减少了边界像元误差，提高了总体种植作物结构分类精度。
一种种植作物结构遥感影像分类方法装置

[发明专利]一种高光谱图像中目标地物检测方法及装置-CN201210056079.0有效
发明人：张兵;高连如;杨威;孙旭;吴远峰;李利伟 -专利权人：中国科学院对地观测与数字地球科学中心
申请日： 2012-03-05 - 公布日： 2012-07-25 - 主分类号： G06K9/32 文献下载
摘要：本发明公开了一种高光谱图像中目标地物检测方法及装置。所述方法包括：分析一待检测目标地物对应的光谱反射率曲线；构造一包含该光谱反射率曲线中特征吸收波段的样本波段集；将该待检测目标地物的高光谱图像中该样本波段集的各波段对应的图像作为空间维图像；确定各空间维图像所对应的像元样本集；计算各像元样本集对应像元的协方差矩阵；将处于光谱维对应位置的各像元样本集中像元的协方差矩阵进行累加并求平均，且将所获得的平均值作为该对应位置像元的有效协方差矩阵；对各有效协方差矩阵进行求逆运算，并将逆运算结果作为该待检测目标地物在该高光谱图像中的分布情况通过利用本发明所提供方案，可以高效检测高光谱图像中的目标地物。
一种光谱图像目标地物检测方法装置

[发明专利]一种卫星高光谱CO2-CN201711285284.3有效
发明人：毕研盟;杨忠东;王倩;蔺超 -专利权人：毕研盟
申请日： 2017-12-07 - 公布日： 2020-05-15 - 主分类号： G01N21/27 文献下载
摘要：本发明提供一种卫星高光谱CO2探测仪在轨辐射定标方法，包括：S1，基于对目标高光谱CO2探测仪各不同观测模式下的单模式在轨观测，建立感光像元与不感光像元间暗背景定量关系；S2，基于不感光像元的科学观测暗背景数据，利用感光像元与不感光像元间暗背景定量关系，计算各感光像元的科学观测暗背景数据分量；S3，从各感光像元原始科学观测数据中扣除所述科学观测暗背景数据分量，获取感光像元的暗背景修正观测数据；S4，基于感光像元的暗背景修正观测数据，通过调用高光谱CO2探测仪的在轨定标模型，计算所述目标高光谱CO本发明能够有效提高高光谱CO2探测仪暗背景校正精度，从而有效提高在轨定标的精度。
一种卫星光谱 co base sub

[发明专利]高光谱图像矫正方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202210632407.0在审
发明人：杨康;杜文涛;郭京雨;王莹;张猛 -专利权人：宁波力显智能科技有限公司
申请日： 2022-06-07 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本申请涉及一种高光谱图像矫正方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取高光谱图像；所述高光谱图像包含多个像元；通过特征提取网络，提取所述高光谱图像的各横向光谱特征；根据各所述横向光谱特征、以及图像畸变算法，确定各所述横向光谱特征的畸变信息；并根据各所述畸变信息、以及畸变分布算法，确定所述高光谱图像的畸变分布情况；根据所述畸变分布情况、以及所述高光谱图像，确定所述高光谱图像中各所述像元的位置偏差值，并通过各所述像元的位置偏差值，对所述高光谱图像中的各所述像元进行调整，得到已矫正的高光谱图像。采用本方法提升高光谱图像的矫正效果。
光谱图像矫正方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]融合谱-空域信息的DBM高光谱图像分类方法-CN201811616702.7在审
发明人：杨建功;汪西莉 -专利权人：陕西师范大学
申请日： 2018-12-27 - 公布日： 2019-05-03 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种融合谱‑空域信息的深度玻尔兹曼机DBM高光谱图像分类方法，包括如下步骤：S100：对原始高光谱图像中每个像元提取其空间邻域信息作为该像元的空域信息，并与其光谱域信息结合起来形成该像元的谱‑空域信息；S200：通过深度玻尔兹曼机DBM对该像元的谱‑空域信息进行特征提取；S300：利用逻辑回归LR对所提取的特征进行分类，获得每个像元的类别标记。该方法将DBM应用于高光谱图像分类中，获得了更强的分类能力，有效提高高光谱遥感数据分类精度。
空域信息像元高光谱图像分类高光谱遥感数据空间邻域信息分类能力类别标记逻辑回归特征提取信息结合光谱域融合应用

[发明专利]增强型稀疏表示高光谱图像分类装置及方法-CN201510577708.8有效
发明人：陈善学;屈龙瑶;桂成名;胡灿 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2015-09-11 - 公布日： 2018-12-28 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及高光谱图像分类领域，具体公开基于空间信息约束的增强型稀疏表示高光谱图像分类装置。本发明利用正规化欧氏距离计算重构像元与原始像元之间的相似度，在计算像元类别归属时引入类别特征信息，对以待测像元为中心的八邻域内的空间信息进行提取，设置空间信息权值，将空间分类信息权值与经过正规化欧氏距离计算的光谱相似度相结合，构成基于空间信息与光谱信息的分类模型；对待测像元类别进行多次规划，重新计算残差值与空间信息权值。本方法能够有效提升高光谱图像的分类精度，具备较强的泛化能力。
基于空间信息约束增强稀疏表示光谱图像分类装置方法