一种高光谱图像小样本分类方法
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    发明公开

    公开(公告)号:CN114332534A

    公开(公告)日:2022-04-12

    申请号:CN202111641407.9

    申请日:2021-12-29

    IPC分类号: G06V10/764 G06K9/62

    摘要: 本发明公开了一种高光谱图像小样本分类方法,采用寻找超像素的方法,将一个训练样本所属的超像素内所有的像素标记为同类,作为扩充样本对小样本进行第一次扩充,在第一次扩充的基础上,采用两两配对的方法实施第二次扩充,进一步扩充的样本数量,并以像素对方式增加了单样本的光谱信息,不但解决了现有高光谱图像训练样本数量低、获取难、分类精度低的技术问题,提高了样本数量,从而提高了分类正确率,还以像素对形式提高了单样本包含的光谱信息,进一步提高了分类的正确率。

    一种基于聚类分析的光谱模型转移方法

    公开(公告)号:CN110286094B

    公开(公告)日:2022-04-01

    申请号:CN201910650670.0

    申请日:2019-07-18

    摘要: 本发明公开了一种基于聚类分析的光谱模型转移方法,包括以下步骤:(1)样品分类,采用密度聚类算法,按照样品光谱间的密度距离,对样品进行聚类分析,从而对样品进行分类;(2)光谱建模,根据聚类分析结果,针对同类样品分别建立光谱模型;(3)自动模型转移,对于待测样品,采集其光谱,根据步骤(1)的方法对其进行聚类分析,判定其所属类别,从而确定所属的光谱模型;按照样品所属的光谱模型,进行样品速测,自动完成模型转移。本发明所公开的方法可以快速高效完成光谱模型转移,能够用于仪器自动校准,真正实现样品速测,并保证测量准确性。

    基于多分类器融合寻找土壤养分光谱特征波长的方法

    公开(公告)号:CN108663334B

    公开(公告)日:2021-03-30

    申请号:CN201810705297.X

    申请日:2018-07-02

    IPC分类号: G01N21/31 G06K9/62

    摘要: 本发明涉及光谱数据处理和土壤监测技术领域,公开了一种基于多分类器融合寻找土壤养分光谱特征波长的方法,步骤为:(1)取土壤光谱;(2)获取土壤养分含量值;(3)运用两种或多种算法计算特征波长;(4)多分类器融合方法筛选特征波长;(5)建立模型,分析预测效果。本发明基于光谱技术,将多分类器融合方法引入光谱特征波长提取领域,可以充分发挥每个特征波长算法的优势,取长补短,将其有效融合,对寻找最优光谱波长提供新思路,为建立更加精确的土壤养分含量模型提供基础。