高光谱论文引用文献推荐6篇

　　高光谱的应用领域比较广泛有农业、航空航天、水利等，也有人会做这方面的研究，我了方便他们查询资料在这给大家分享6篇高光谱论文。

　　1. 基于高光谱特征的土壤含水量遥感反演方法综述

　　摘要：在不同时空尺度上快速、准确地估算土壤含水量是水文、环境、地质、农业和气候变化等领域研究的重点内容。目前,如何准确获取土壤含水量仍然是一项具有挑战性的任务,过去传统的基于“点”的土壤取样和分析方法费时费力,利用遥感影像反演土壤含水量具有范围广、时效快、成本低,动态对比性强等优势。其中,在高光谱遥感中土壤含水量与土壤反射率波长范围有关,至今已有多种方法被用来描述土壤含水量-高光谱遥感的关系,全文综述了现有的基于高光谱反射率估计土壤含水量的方法,并将其分为四大类方法:光谱反射率法、函数法、模型法和机器学习法。本文比较分析了不同方法在精度、复杂性、辅助数据要求、不同模式下的可操作性以及对土壤类型的依赖性等方面的潜力和局限性,并对未来土壤含水量-高光谱反射率方面的研究提出了相应建议。

　　2. 星载高光谱碳监测光学载荷的研究进展

　　摘要：星载高光谱遥感探测大气温室气体浓度和分布对研究全球碳循环和气候环境变化具有重要意义。文章综述了国际星载碳监测遥感技术和被动式光学载荷的研究现状与进展,分析用于全球温室气体监测的光学技术与遥感载荷的技术特点及优缺点,总结光学系统中采用的关键技术。结合目前中国国内已有载荷和已布局的研究项目,对星载高光谱碳监测光学载荷的未来发展进行了展望,对中国发展高性能空间遥感碳监测技术具有一定意义。

　　3. 基于无人机高光谱的烟田涝灾早期识别

　　摘要：【目的】为准确、及时估算烟田涝灾损失程度。【方法】以搭载高光谱成像仪的无人机采集强降水后的烟田高光谱遥感影像，对影像进行图像分割、几何校正、辐射校正、地表反射率反演等处理，根据烟株倒伏程度将烟田分为受灾烟田、正常烟田和土壤三个类别，并构建兴趣区(region of interests，ROI)，采用光谱角匹配算法对涝灾烟田进行分类，利用光谱相关系数和光谱角度评估各地类光谱曲线与ROI的匹配程度，基于混淆矩阵对分类结果进行精度评价。【结果】无人机高光谱的涝灾烟田的总体分类精度达到91.8%，Kappa系数0.85。【结论】基于无人机高光谱信息和光谱角匹配算法能够有效识别烟田涝灾损失区域，为实现烟田灾情快速评估提供了技术支撑。

　　4. 基于机载高光谱遥感图像的城市绿地覆盖研究

　　摘要：针对Kappa系数低，绿地提取结果完整性差和图像分割精度低的问题，进行基于机载高光谱遥感图像的城市绿地覆盖研究。利用小波变换融合机载高光谱遥感图像，增强图像，清晰化图像边缘并分割图像，获取多个不规则的多边形图像，合并匹配度较高的机载高光谱遥感图像，在提高数据完整度的同时简化数据，提取机载高光谱遥感图像中的绿地覆盖特征，融合所有特征，识别图像中的绿地覆盖部位。实例测试结果表明，所提方法的Kappa系数高，绿地提取结果完整性和图像分割精度得到保证，可以准确识别城市绿地覆盖率。

　　5. 高光谱结合多元统计分析鉴别一次性纸杯样品

　　摘要：为了快速、准确地对现场一次性纸杯物证进行鉴别,提出了一种基于高光谱技术结合PCA、K-Means聚类、Fisher判别分析的识别分类方法。利用高光谱仪对收集的40个不同来源、不同用途的一次性纸杯进行检验,采用主成分分析法对光谱数据进行预处理,从中提取出了11个主成分。借助K-Means算法将40个样品聚为5组,各组分间区分明显。利用Fisher判别分析构建了3组判别函数,经检验函数模型可排除污染客体干扰,分组准确率达100%。

　　6. 小米米粉碱消值的高光谱快速预测

　　摘要：小米米粉的主要成分是淀粉,其食味品质决定小米米粉的市场价值。糊化特性是小米米粉的重要物理特性,而碱消值是能够直接反应其糊化特性的主要特征指标。通过小米米粉碱消值的差异,可以间接反映直链淀粉含量,当碱消值降低时,相反,糊化温度和直链淀粉含量却很高,而小米米粉口感粘糯性越差。采用高光谱技术结合化学计量学方法,建立快速检测小米米粉碱消值预测模型,旨在探索一种快速、无损、低成本预测小米米粉碱消值的方法。