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[发明专利]一种非制冷红外光谱芯片及其制备方法、红外光谱仪-CN202111645245.6在审
发明人：李君宇;王丹;赖芸;虞传庆;王鹏;甘先锋;董珊;陈文礼;王宏臣 -专利权人：烟台睿创微纳技术股份有限公司;睿创微纳（无锡）技术有限公司
申请日： 2021-12-29 - 公布日： 2022-04-05 - 主分类号： G01J3/28 文献下载
摘要：本申请公开了一种非制冷红外光谱芯片及其制备方法和红外光谱仪，包括多个不同的第一光谱像元，每个第一光谱像元包括由下至上叠加的第一悬空像元结构和第二悬空像元结构；第二悬空像元结构包括微结构层，微结构层包括多个使第一光谱像元的光谱响应为宽带响应的特征微结构本申请中的红外光谱芯片包括多个第一光谱像元，第一光谱像元包括第一悬空像元结构和第二悬空像元结构，且第二悬空像元结构包括多个特征微结构，使得第一光谱像元的光谱响应为宽带响应；由于本申请中直接在红外光谱芯片上设置特征微结构，降低入射光在红外探测器上的串扰，提升光谱测量精度，同时还可以提升红外探测器的良率，即提升红外光谱仪的良率。
一种制冷红外光谱芯片及其制备方法光谱仪

[发明专利]高光谱小目标探测方法及装置-CN200810105320.8无效
发明人：李庆波;张广军;李响 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2008-04-28 - 公布日： 2008-09-17 - 主分类号： G01S17/89 文献下载
摘要：本发明公开了一种高光谱小目标探测方法，包括：获取待测图像像元中三维高光谱数据的像元光谱二维矩阵；将像元光谱二维矩阵中的每个像元光谱与待测图像像元的平均光谱进行角匹配，得到每个像元的光谱角匹配值；根据光谱角匹配值，获取与每个像元对应的马氏距离；将每个像元对应的马氏距离与预定的阈值进行比较，并确定马氏距离大于预定阈值的像元点为小目标点。本发明还提供了一种高光谱小目标探测装置，采用本发明的高光谱小目标探测方法及装置，无需任何先验信息，具有较高的目标探测准确度和较快的运算速度，目标探测的效率较高。
光谱目标探测方法装置

[发明专利]一种非制冷高光谱成像芯片和高光谱成像仪-CN202111641467.0在审
发明人：李君宇;王丹;赖芸;虞传庆;王鹏;甘先锋;董珊;陈文礼;王宏臣 -专利权人：烟台睿创微纳技术股份有限公司;睿创微纳（无锡）技术有限公司
申请日： 2021-12-29 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G01J3/02 文献下载
摘要：本申请公开了非制冷高光谱成像芯片和高光谱成像仪，包括成像感光芯片，成像感光芯片包括在预设方向上排布的多个线状像元阵列；每个线状像元阵列包括多个相同的光谱像元，不同线状像元阵列中的光谱像元不同，且每个光谱像元包括多个使光谱像元的光谱响应为宽带响应的特征微结构；成像感光芯片在预设方向上移动时获取待测目标的光谱信息和空间信息，得到待测目标的高光谱图像。特征微结构使高光谱成像芯片的光谱响应为宽带的，提升光通量和信噪比；且由于使用了宽带响应光谱像元，线扫灵活性增加，可以提升高光谱图像的获取速度。
一种制冷光谱成像芯片

[发明专利]一种高光谱遥感影像分类方法、装置、设备及存储介质-CN202110154886.5在审
发明人：徐宏根;吴柯;占燕婷;刘慧泽 -专利权人：中国地质调查局武汉地质调查中心;中国地质大学（武汉）
申请日： 2021-02-04 - 公布日： 2021-05-07 - 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影像分类方法、装置、设备及存储介质，该方法包括以下步骤：从原始高光谱遥感影像中分别获取各地物类型的参考光谱和每个像元的像元光谱；计算得到像元光谱与参考光谱之间的光谱角距离；计算得到像元光谱与参考光谱之间的最优光谱特征参数组合的欧式距离；将光谱角距离与所述欧式距离相结合，获得像元光谱与参考光谱之间的最终匹配距离；根据最终匹配距离判断影像中每个像元所属的地物类型，基于像元所属的地物类型输出原始高光谱遥感影像的分类结果图，并对分类结果图进行精度评价本发明将基于光谱整体特性的光谱角距离和突出光谱局部细节特征的组合特征参数欧式距离相结合，提高了高光谱遥感影像的分类精度。
一种光谱遥感影像分类方法装置设备存储介质

[发明专利]一种高光谱图像多端元光谱混合分析方法及装置-CN201811566641.8有效
发明人：陆海强;王金跃;赵扉;周强;郭振;范炜杰;王超;周竹菁;厉小润;沈玮;卢俊杰 -专利权人：国网浙江省电力有限公司嘉兴供电公司;浙江大学
申请日： 2018-12-19 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06F18/2134 文献下载
摘要：本发明公开了一种高光谱图像多端元光谱混合分析方法及装置，基于像元端元匹配检测筛选纯像元，以避免对纯像元进行后续复杂的光谱混合分析；利用扩展端元集对混合像元进行全约束光谱混合分析确定初始候选端元子集，以减少后续光谱混合分析的端元组合数；基于分层正交投影的思想，根据混合像元投影残差与端元投影残差的光谱曲线形状相似性，迭代确定各候选端元子集，以提高结果准确性；最后根据重构误差变化量从所有候选端元子集中选取最优端元子集及相应丰度作为混合像元光谱混合分析结果本发明提出的多端元光谱混合分析方法能够提高光谱混合分析的效率。
一种光谱图像多端混合分析方法装置

[发明专利]一种非制冷高光谱成像芯片和高光谱成像仪-CN202111645213.6在审
发明人：李君宇;王丹;赖芸;虞传庆;王鹏;甘先锋;董珊;陈文礼;王宏臣 -专利权人：烟台睿创微纳技术股份有限公司;睿创微纳（无锡）技术有限公司
申请日： 2021-12-29 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G01J3/02 文献下载
摘要：本申请公开了一种非制冷高光谱成像芯片和高光谱成像仪，包括感光芯片，感光芯片包括多个超像元，每个超像元包括多个互不相同的第一光谱像元，每个第一光谱像元包括多个使第一光谱像元的光谱响应为宽带响应的特征微结构；每个超像元输出与待测目标对应区域的光谱信息，光谱信息包括多个离散的波长，以便得到与每个波长对应的光谱图像，并得到高光谱数据立方体。本申请中特征微结构使非制冷高光谱成像芯片的光谱响应为宽带的，没有狭缝和窄带滤光片限制光谱成像系统的光通量，提升光通量和信噪比；超像元兼具光谱测量和成像作用，从而使非制冷高光谱成像芯片通过一次曝光拍摄即可得到高光谱数据立方体，解决传统光谱成像系统成像缓慢的问题。
一种制冷光谱成像芯片

[发明专利]高光谱亚像元目标探测方法及装置-CN200710176782.4有效
发明人：李庆波;张广军;聂鑫 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2007-11-02 - 公布日： 2008-03-19 - 主分类号： G01S17/89 文献下载
摘要：本发明公开了一种高光谱亚像元目标探测方法，该方法包括：建立目标光谱和待测图像像元光谱二维矩阵的逆模型；获取该逆模型的回归系数向量；根据得到的回归系数向量获取各像元的马氏距离；判定马氏距离大于阀值的回归系数所对应的像元为亚像元目标点本发明还提供了一种高光谱亚像元目标探测装置，采用本发明的亚像元目标探测方法及装置，不需要背景端元光谱的先验信息，对背景光谱的复杂度不敏感，具有较高的目标探测准确度和较快的运算速度。
光谱亚像元目标探测方法装置

[发明专利]一种基于高光谱遥感的水体叶绿素浓度反演方法及装置-CN202011261604.3在审
发明人：王志国;樊志强;黄平平;徐伟;谭维贤;乞耀龙;董亦凡 -专利权人：内蒙古工业大学
申请日： 2020-11-12 - 公布日： 2021-03-16 - 主分类号： G01N21/31 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于高光谱遥感的水体叶绿素浓度反演方法及装置，其中方法包括：获取与目标区域对应的目标采样高光谱遥感影像；获取目标区域内若干采样站点的叶绿素浓度实测值；基于目标采样高光谱遥感影像获取与各采样站点对应的像元光谱曲线；从像元光谱曲线中获取若干第一像元光谱曲线；基于各第一像元光谱曲线获取与各第一像元光谱曲线对应的特征波段反射率；基于与各第一像元光谱曲线对应的特征波段反射率以及与各所述第一像元光谱曲线对应的叶绿素浓度实测值进行模型训练，获得叶绿素浓度的反演模型；基于叶绿素浓度反演模型对所述目标区域的高光谱遥感影像进行叶绿素浓度的反演。
一种基于光谱遥感水体叶绿素浓度反演方法装置

[发明专利]基于熵与互信息的高光谱图像超像元分割方法-CN201910214574.1有效
发明人：林连雷;杨京礼;许永辉;魏长安;张珊珊 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2019-03-20 - 公布日： 2020-12-11 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：基于熵与互信息的高光谱图像超像元分割方法，它属于高光谱图像超像元分割技术领域。本发明解决了现有的超像元分割方法边界分割的准确度低的问题。本发明基于熵和颜色匹配函数对光谱带进行初步选择，排除了一些不相关的光谱带；再利用互信息越小，光谱带所含信息量越大、冗余越小的原则选择3n个光谱带来合成包含主要光谱信息的假彩色图像，最后利用评估函数，不断对已有超像元的边界进行调整，最终实现高光谱图像超像元分割，与现有方法相比，本发明方法在性能上优于现有的高光谱图像超像元分割方法，本发明方法可以将超像元边界分割准确度至少提高1.5％。本发明可以应用于高光谱图像超像元分割技术领域。
基于互信光谱图像超像元分割方法

[发明专利]一种基于随机抽样一致性的光谱漂移标定与校正方法-CN202211112891.0在审
发明人：刘向锋;徐卫明;舒嵘;贾良辰;许学森 -专利权人：中国科学院上海技术物理研究所
申请日： 2022-09-14 - 公布日： 2023-01-10 - 主分类号： G01N21/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于随机抽样一致性的光谱漂移标定与校正方法，方法包括以下步骤：(1)光谱仪首次测量目标的光谱作为参考光谱，获得光谱的像元到波长的转换模型及系数；(2)光谱仪再次测量目标的光谱作为测量光谱，识别测量光谱中特征谱线的谱峰位置作为观测像元序列；(3)选取参考像元序列与观测像元序列间能满足条件的最大概率局内点，作为测量特征谱线与参考特征谱线的相匹配谱线；(4)计算匹配谱线间的像元差，将平均值作为光谱漂移量；(5)使用光谱漂移量来改正测量光谱的像元序列；(6)利用绝对平均值和均方根定量描述校正波长精度。本发明能快速自动识别测量光谱与参考光谱间的像元漂移量，准确性好，鲁棒性强，易操作。
一种基于随机抽样一致性光谱漂移标定校正方法

[发明专利]一种基于低维流形建模和协同表示的高光谱图像异常检测方法-CN202111122569.1在审
发明人：李欢;李幸;周慧鑫;于跃;阳文涛;宋江鲁奇;向培;张喆;田成;张鑫;唐骏;陈戈韬;杨庆友;秦翰林;王炳健 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2021-09-24 - 公布日： 2022-01-07 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于低维流形建模和协同表示的高光谱图像异常检测方法，该方法包括：获取原始高光谱图像的采样图像；根据采样图像，确定背景图像；基于原始高光谱图像的每一个像元，在背景图像对应位置像元的周围构建背景字典；基于背景字典，确定原始高光谱图像的每一个像元的重构像元；确定重构像元与原始高光谱图像对应像元的残差，根据残差与预设阈值判定像元类别，得到检测结果。该方案的基于低维流形建模和协同表示的高光谱图像异常检测方法可以有效检测出高光谱图像中的异常点目标，并且可以更高的抑制背景信息。
一种基于流形建模协同表示光谱图像异常检测方法

[发明专利]高光谱数据和高分辨率图像融合方法-CN201910160281.X有效
发明人：郝荣欣 -专利权人：北京麦飞科技有限公司
申请日： 2019-03-04 - 公布日： 2021-10-15 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请公开了一种高光谱数据和高分辨率图像融合方法，涉及高光谱遥感技术领域，包括：采集具有经纬度坐标的多波段高光谱数据，查找高分辨率图像中与多波段高光谱数据对应的像元，根据每个像元对应的像元值建立二次多项式约束条件，计算二次多项式的系数，根据系数和像元值计算每个像元的多波段光谱值，然后根据像元值与多波段光谱值获得同时具有高光谱分辨率和高空间分辨率的图像。通过强调光谱值和像元值的对应，避免了像元重采样等误差，将像元值和多波段光谱值进行关联处理，使其对特征属性的判断具有更高的可信度和准确性，有利于提高融合效果，此外，还使得围绕辅助决策的针对性更强，从而使数据处理量大大减少
光谱数据高分辨率图像融合方法

[发明专利]一种端元可变的高光谱图像光谱混合分析方法及装置-CN201811653236.X有效
发明人：陆海强;吕勤;王金跃;赵扉;周强;孙伟;厉小润;郭振;范炜杰 -专利权人：国网浙江省电力有限公司嘉兴供电公司;浙江大学
申请日： 2018-12-28 - 公布日： 2021-01-12 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及高光谱遥感图像处理领域，公开了一种端元可变的高光谱图像光谱混合分析方法。首先利用微分光谱计算光谱形状稳定性指数，选择波段子集，求各类端元特征光谱；然后，基于类端元特征光谱对像元进行光谱混合分析预确定像元内地物类别；最后，基于枚举法或迭代光谱混合分析，利用像元内所含地物的可变端元法对各混合像元进行精细光谱混合分析像元内地物类别预确定后结合光谱混合分析精度比较高的枚举法或迭代光谱混合分析法，可以降低光谱混合分析总体时间复杂度，同时提高其精度。因此，本发明提出的端元可变高光谱图像光谱混合分析方法能够提高光谱混合分析的效率。本发明还提供了一种端元可变的高光谱图像光谱混合分析装置。
一种可变光谱图像混合分析方法装置

[发明专利]基于高光谱相似像元比对的场地烃类污染判识方法及系统-CN202211081183.5有效
发明人：雷梅;娄启佳;熊文成;屈冉 -专利权人：中国科学院地理科学与资源研究所;生态环境部卫星环境应用中心
申请日： 2022-09-06 - 公布日： 2023-02-17 - 主分类号： G01N21/31 文献下载
摘要：本发明涉及环境监测技术领域，提供了基于高光谱相似像元比对的场地烃类污染判识方法及系统。该方案包括根据污染物场地的反射光谱和遥感成像过程的噪声，获得污染场地混合光谱数学模型和像元代表的反射率；进行预处理为地表反射率；进行污染场地像元的光谱曲线的提取；对预处理后的地表反射计算光谱角，并标记污染场地像元的相似像元;将污染场地像元光谱减去背景地物光谱，作为扣除背景地物光谱;根据扣除背景地物光谱判断是否有烃类污染物。该方案针对规模小而地表复杂的污染场地，构建污染场地混合光谱模型，并基于高光谱遥感影像通过污染场地内外相似像元比对，扣除背景地物光谱，结合C‑H键等特征吸收峰或吸收带，判识场地烃类污染情况。
基于光谱相似场地污染方法系统

[发明专利]一种基于多图像局部插值的遥感图像缺失数据修复方法-CN201710822026.8在审
发明人：王涛;顾丽娟;张振华;蒋卫国;吴孟泉 -专利权人：鲁东大学
申请日： 2017-09-13 - 公布日： 2017-12-22 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多图像局部插值的遥感图像缺失数据修复方法，该方法是基于卫星遥感图像像元同其周边局部范围内的相同地物像元具有相似的光谱特征的原理，在待修复图像中搜索到缺失数据像元，并以该像元的位置及其对应的无数据缺失图像像元的位置为中心点分别构建预置最大搜索尺寸的窗口；在无数据缺失的图像内，对待修复图像窗口内有数值的像素所对应的无数据缺失图像中的像素的光谱特征进行分类，以确定同中心像元光谱差异最小的像元的位置；在待修复图像窗口内，用此相同位置上的像元光谱值替代窗口中心点像元缺失的光谱值；采用无数据缺失图像来确定待修复图像缺失数据像元同局部窗口内某一非缺失数据像元同类或具有最大光谱相似性，并用该非缺失数据像元的光谱值填充缺失数据像元的光谱值，避免了对待修复图像的回归统计、图像分割和地统计等复杂计算
一种基于图像局部遥感缺失数据修复方法

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