项目名称: 面向森林监护的敏捷高光谱影像获取方法研究

项目编号: No.31300473

项目类型: 青年科学基金项目

立项/批准年度: 2014

项目学科: 农业科学

项目作者: 林耀海

作者单位: 西安电子科技大学

项目金额: 21万元

中文摘要: 森林监护对于森林资源的管理与保护至关重要。高光谱数据是森林管理的重要影像信息,是森林监护不可缺少的辅助工具。虽然高光谱获取技术发展迅速,但仍然无法满足森林监护中光谱影像获取速度的需求。针对经典的光谱成像方法中的不足,比如传统方法信息采集速度慢、数据量大,而压缩光谱成像方法的解码速度慢、特定谱段提取速度慢,我们提出了敏捷光谱影像获取方法。本课题基于压缩感知框架,从敏捷光谱成像的数学模型、观测矩阵的设计与光电实现、森林光谱数据内在特征挖掘三个方面,研究谱段可选择、压缩率可选择的压缩光谱成像方法。值得一提的是,该方法可以平衡不同应用背景下对高光谱分辨率、高视频帧速率的要求。课题深入研究计算光谱成像方法,将光学元件看成对场景光谱信息的编码、计算,用数学语言进行描述,综合考虑整个光谱成像流程,从数学模型与光学原理上保证敏捷光谱影像数据的获取。

中文关键词: 光谱成像;计算成像;压缩感知;编码分光;观测数目

英文摘要: Forest monitoring and forest fire prevention are essential for forest resources management and conservation. Hyperspectral data is an important information resourse for forest management, which is an indispensable aid for forest monitoring. High spectrum for technology develops rapidly, but it is still unable to meet the demand of the forest resource management and reservation, such as acquiring spectral video at real time. Aiming at the disadvantages of the classical spectral imaging methods, that traditional method's speed of information acquisition is slow, and data is large, and compressed spectral imaging method's decoding speed and extraction speed in specific spectrum are slow, the agile spectral image acquisition method is proposed. From three aspects, the mathematical model, the design and optoelectronic implementation of observation matrix, and the research of the inherent characteristics of forest spectral data, the project will study the compressed spectral imaging method whose spectrum should be selectable, or compression ratio should be selectable, based upon the framework of compressed sensing. It is worth to mention that the agile spectral imaging method can balance the demand of high spectral resolution and high video frame rate in different application requirements. The project will study the c

英文关键词: spectral imaging;computational imaging;compressive sensing;coded dispersion;number of measurements

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

监控视频的异常检测与建模综述
专知会员服务
47+阅读 · 2021年12月27日
专知会员服务
29+阅读 · 2021年10月17日
专知会员服务
39+阅读 · 2021年9月30日
《过参数化机器学习理论》综述论文
专知会员服务
45+阅读 · 2021年9月19日
专知会员服务
31+阅读 · 2021年7月26日
专知会员服务
28+阅读 · 2021年6月4日
视频分析中的人工智能 (AI)白皮书,16页pdf
专知会员服务
62+阅读 · 2021年5月6日
专知会员服务
62+阅读 · 2021年5月3日
专知会员服务
120+阅读 · 2020年11月15日
「图像异常检测 」最新2022研究综述
专知
5+阅读 · 2022年4月16日
监控视频的异常检测与建模综述
专知
0+阅读 · 2021年12月27日
基于流线的流场可视化绘制方法综述
专知
0+阅读 · 2021年12月9日
【WWW2021】基于知识嵌入的图卷积网络
专知
0+阅读 · 2021年4月27日
一种关键字提取新方法
1号机器人网
21+阅读 · 2018年11月15日
图像检索研究进展:浅层、深层特征及特征融合
机器学习研究会
65+阅读 · 2018年3月26日
深度学习之图像超分辨重建技术
机器学习研究会
12+阅读 · 2018年3月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月16日
Chinese Idiom Paraphrasing
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月15日
小贴士
相关VIP内容
监控视频的异常检测与建模综述
专知会员服务
47+阅读 · 2021年12月27日
专知会员服务
29+阅读 · 2021年10月17日
专知会员服务
39+阅读 · 2021年9月30日
《过参数化机器学习理论》综述论文
专知会员服务
45+阅读 · 2021年9月19日
专知会员服务
31+阅读 · 2021年7月26日
专知会员服务
28+阅读 · 2021年6月4日
视频分析中的人工智能 (AI)白皮书,16页pdf
专知会员服务
62+阅读 · 2021年5月6日
专知会员服务
62+阅读 · 2021年5月3日
专知会员服务
120+阅读 · 2020年11月15日
相关资讯
「图像异常检测 」最新2022研究综述
专知
5+阅读 · 2022年4月16日
监控视频的异常检测与建模综述
专知
0+阅读 · 2021年12月27日
基于流线的流场可视化绘制方法综述
专知
0+阅读 · 2021年12月9日
【WWW2021】基于知识嵌入的图卷积网络
专知
0+阅读 · 2021年4月27日
一种关键字提取新方法
1号机器人网
21+阅读 · 2018年11月15日
图像检索研究进展:浅层、深层特征及特征融合
机器学习研究会
65+阅读 · 2018年3月26日
深度学习之图像超分辨重建技术
机器学习研究会
12+阅读 · 2018年3月24日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2009年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员