Jul, 2022

利用高斯贝叶斯模型和神经网络对来自 NASA 高光谱卫星图像数据的 GHISACONUS USGS 数据进行作物分类

PDF
TL;DR本文提供了一种使用标准 LDA、QDA 以及基于贝叶斯方法的分类方法，通过美国地质勘探局卫星搜集的包括五种农作物在内的 7000 个像素光谱数据，进行作物分类识别和生长期预测，其中使用基于贝叶斯的方法可以获得更好的结果，而神经网络的表现则与 LDA 和 QDA 类似。
hyperspectral imagingspectroscopycrop classificationldabayesian methods
发现论文，激发创造
  • 利用无人机高光谱成像分类葡萄品种

    利用卷积神经网络对红白葡萄品种进行分类，通过空间注意力层和 Inception 块进行空间和光谱特征提取，相对于其他卷积神经网络在处理高光谱数据分类时，网络模型更轻量，并且表现出更好的准确性，和以前研究相比，准确率提高到 99％。

    Jan, 2024

  • 利用生长阶段归一化的多光谱卫星观测进行季节性作物类型分类

    本文提出了一种利用卫星遥感数据进行作物分类的方法，通过将输入进行作物生长阶段的归一化处理来避免种植时间变化带来的领域漂移问题，并结合卷积神经网络和循环神经网络进行像素的分类，该方法在 2019 年美国中西部极端天气造成了种植延迟的大规模实验中表现出卓越的性能，分类精度在收获前（9 月至 11 月）为 85.4％，在季中（7 月至 9 月）为 82.8％。

    Sep, 2020

  • 多模态作物类型分类：结合多光谱卫星时间序列、农民种植轮换和当地作物分布

    该论文提出了一种基于多模态数据和分层深度学习算法的土地利用和作物类型分类方法，使用了作物轮换等领域知识和丰富的作物分布背景信息，提高了分类性能，并提出数据扩增方法来处理季节末期作物分类问题。

    Aug, 2022

  • 利用分层融合卫星、旋转和上下文数据提高作物分类性能

    提出了一种融合多模态信息的方法，用于改进作物类型分类的准确性和稳健性，并针对 740 万个农业地块发布了新的注释数据集。新方法在评估中表现更好，可用于跨领域零样本学习和从法国到荷兰的少样本设定的稳健性。

    May, 2023

  • 农业中的高光谱图像分析深度学习技术综述

    本文研究了在农业领域中，利用深度学习方法如 Autoencoders、卷积神经网络（1D，2D 和 3D）、循环神经网络、深度置信网络和生成对抗网络等技术在已知土地覆盖数据集（包括 Indian Pines，Salinas Valley 和 Pavia University）上的成果来解决高光谱成像 (HSI) 分类的过程中，克服光谱区间高度冗余、有限的训练样本以及空间位置与光谱区间之间非线性关系的复杂任务。

    Apr, 2023

  • 基于 CNN 的迁移学习方法进行农业种植园分类

    本文介绍了利用迁移学习在深度神经网络中对高光谱图像进行分类的方法，实验结果表明，相对于直接使用大数据集进行训练，迁移学习方法可以显著降低训练时间并提高分类准确率。

    Jun, 2022

  • 农业与生物应用中基于深度学习的高光谱图像重建的比较分析

    利用深度学习进行高光谱图像重建，以实现农产品质量评估的成本效益和高效工具。

    May, 2024

  • 基于 3D 卷积神经网络的农作物病害缺陷分类技术综述，使用非无人机高光谱图像

    本文综述了使用基于 3D-CNN 的架构与典型的深度学习流程进行检测病害和有缺陷作物的高光谱图像分类的方法，并讨论了使用 HSI 数据时 3D-CNN 存在的挑战及开放性研究领域。

    Jun, 2023

  • 基于机器学习的高光谱图像分析：一项调查

    本文综述和比较了最近发表在文献中的基于机器学习的高光谱图像分析方法，将方法按图像分析任务和机器学习算法类型进行组织，并提出了一种两向映射。文章全面涵盖了高光谱图像分析任务和机器学习算法，涵盖的图像分析任务包括土地覆盖分类、目标检测、反混合和物理参数估计，涵盖的机器学习算法包括高斯模型、线性回归、逻辑回归、支持向量机、混合高斯模型、稀疏线性模型、高斯混合模型、集成学习、有向图模型、无向图模型、聚类、高斯过程、狄利克雷过程和深度学习。同时，文章也讨论了高光谱图像分析领域的挑战和可能的未来方向。

    Feb, 2018

  • 结合深度学习和街景影像进行小农户作物类型的绘制

    我们开发了一种利用深度学习和 Google 街景图像生成作物类型地面参考的自动化系统，能够通过利用异源图像从不同领域预测作物类型，并将预测的标签与遥感时序图像相结合，从而在泰国获得 91% 的精确度，从而实现了在全球范围内扩展地图作物类型的目的，特别是在未受服务的小农户地区。

    Sep, 2023