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oe1(光电查) - 科学论文

15 条数据
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  • 利用多尺度和分层深度卷积特征实现TLS点云的三维语义分类

    摘要： 点云分类为点云中的点赋予有意义的语义标签，是生成三维（3D）模型的关键步骤。然而由于点密度不均和分布不规则，其自动化处理仍具挑战性。将现有二维（2D）图像分类的深度学习方法直接迁移至点云分类效率低下，且会导致点云分类关键信息的丢失。本文提出一种直接在三维空间进行点云分类的新方法，该方法利用深度学习生成的多尺度特征，包含三个步骤：(1)通过三维卷积神经网络（CNN）提取单尺度深度特征；(2)对输入点云进行多尺度降采样，每个尺度的点云作为三维CNN输入，并融合多尺度深度特征形成多尺度层级特征；(3)采用softmax回归分类器计算各点属于目标语义类别的概率。通过在两个公开点云数据集上的测试验证了该方法性能，并与其他现有方法的结果进行对比。实验结果表明，在Oakland数据集上达到96.89%总体准确率，在Europe数据集上达到91.89%总体准确率，均为所比较方法中的最高值。

    关键词： 点云、多尺度、分类、三维、深度学习

    更新于2025-09-23 15:23:52

  • 利用高光谱遥感对高山草地生物量进行定量估算

    摘要： 为推动高光谱遥感在草地生理生化参数量化中的应用，基于地面测量的光谱特征，结合干生物量（AGB）及多源卫星遥感数据，采用相关性分析、尺度转换和回归分析等方法，建立了高寒草地生物量的多尺度遥感反演模型。通过遥感估算藏北高原草地时空序列生物量验证了模型的可行性与有效性。结果表明：在草地生物量的地面光谱特征参数中，原始波段550nm、680nm、860nm和900nm及其组合形式与生物量具有良好相关性；基于两个光谱特征（植被指数VI2和归一化植被指数NDVI）建立的遥感生物量估算模型精度较高且易于实现，拟合R2达0.869，F检验值为92.6。经尺度转换后的生物量遥感估算值与MODIS NDVI建立拟合模型的标准差为53.9 kg/ha，估算精度达89%，显示出实现大范围长时序遥感生物量估算的能力。通过模型精度验证、与前人研究成果对比及区域发展背景分析，证实了该方法的有效性与可行性。

    关键词： 生物量、光谱特征参数、高寒草原、多尺度、高光谱遥感

    更新于2025-09-23 15:21:01

  • 稀疏高光谱解混的快速多尺度空间正则化

    摘要： 从大型光谱库中进行稀疏高光谱解混的方法，被广泛用于规避许多应用中端元提取算法的局限性。该策略常导致不适定反问题，而空间正则化策略对此能发挥显著作用。然而现有空间正则化方法会引发大规模非光滑优化问题，因此高效引入解混问题的空间上下文仍是诸多实际应用的挑战与必要需求。本文提出一种稀疏解混的新型多尺度空间正则化方法，该方法基于分割与过分割算法构建信号自适应空间多尺度分解，将解混问题转化为两个更简单的子问题：一个在近似图像域处理，另一个在原始域处理。使用合成数据与真实数据的仿真结果表明，本方法性能优于当前最先进的基于全变分算法，且计算耗时与未正则化算法相当。

    关键词： 空间正则化、超像素、高光谱数据、稀疏解混、多尺度

    更新于2025-09-23 15:21:01

  • [IEEE 2019欧洲激光与电光会议暨欧洲量子电子学会议(CLEO/Europe-EQEC) - 德国慕尼黑(2019.6.23-2019.6.27)] 2019年欧洲激光与电光会议暨欧洲量子电子学会议(CLEO/Europe-EQEC) - 用于亚普朗克传感的超立方态

    摘要： 土地覆盖数据集对生态水文过程研究和地球系统建模至关重要。许多土地覆盖数据源自遥感数据，但其空间分辨率通常较低且分类精度不足，难以满足地表建模需求。为此，本研究开发了黑河流域（HRB）高空间分辨率月度土地覆盖分类综合方法，并区分了流域内主要农作物。该方法整合了多分类器与多源数据，利用MODIS、HJ-1/CCD、Landsat/TM及谷歌地球影像三类数据，通过集成阈值法、支持向量机（SVM）、面向对象方法和时序分析等多分类器提升精度。所有数据与分类器采用决策树架构组织，最终生成2013年30米分辨率的黑河流域月度土地覆盖图。全面验证显示精度显著提升：首先，可视化对比表明本方法较标准SVM分类具有明显优势；混淆矩阵评估显示流域整体分类精度超90%，远高于既有方法；此外通过实地调查验证作物分类精度，总体达84.09%。

    关键词： 作物分类、流域、多源遥感数据、物候、时间序列分析、多分类器、多尺度、HJ-1/CCD、土地覆盖

    更新于2025-09-19 17:13:59

  • [IEEE 2018第四届IEEE新兴电子国际会议(ICEE) - 印度班加罗尔 (2018.12.17-2018.12.19)] 2018第四届IEEE新兴电子国际会议(ICEE) - 提升光电探测器性能的分层结构与多尺度光学耦合技术

    摘要： 层级结构由本身在更小尺度上具有结构的图案组成。这类结构能够突破连续结构和非层级结构的性能极限。然而，层级结构在光子学和光电子学中的潜在作用尚未被充分理解。本文报道了采用多尺度结构材料设计光谱均匀光电探测器的影响。我们展示了包含交替平面微区与纳米结构微区、并散布纳米级物体的层级结构的设计与制备成果。通过微区间的光耦合，这些结构相比传统非层级结构展现出对光流实现特殊调控的可能性。我们采用自组装和新型机械应变增强模板纳米模塑工艺，制备出嵌入随机多周期纳米结构的微区分布体系——初始模板仅含单周期结构?；谡庑┠Ｋ芏喑叨绕教ㄖ票傅挠谢獾缣讲馄?，在光谱均匀性方面获得显著提升。该设计优势源于仅在层级结构器件中发生的多尺度光学过程，这些过程能优先滤除进入吸收层的光线。总之，本文探索了利用层级结构控制光流的特殊方法。在光电子设计领域，层级结构使光电探测器的光谱均匀性超越了连续材料和非层级材料设计的极限。此外，本研究通过简易的机械应变增强纳米加工技术，将单分散自组装的应用范围拓展至静态多周期结构的制备——这在过去是一项挑战。

    关键词： 多尺度、层级化、光电子学、光电探测器、自组装、光子学

    更新于2025-09-19 17:13:59

  • [2019年IEEE第八届先进光电子学与激光国际会议(CAOL) - 保加利亚索佐波尔 (2019.9.6-2019.9.8)] 2019年IEEE第八届先进光电子学与激光国际会议(CAOL) - 人工介质中非均匀效应的实验实现：(特邀报告)

    摘要： 土地覆盖数据集对生态水文过程研究和地球系统建模至关重要。许多土地覆盖数据源自遥感数据，但其空间分辨率通常较低且分类精度不足，难以满足地表建模需求。为此，本研究开发了黑河流域（HRB）高空间分辨率月度土地覆盖分类综合方法，并进一步区分了流域内主要农作物。该方法整合了多分类器与多源数据，融合了MODIS、HJ-1/CCD、Landsat/TM及谷歌地球影像三类数据。相较于单一分类器，通过集成阈值法、支持向量机（SVM）、面向对象方法和时序分析等多分类器提升分类精度。所有数据与分类器均通过决策树进行组织，最终生成2013年黑河流域30米空间分辨率月度土地覆盖图。全面验证表明分类精度显著提升：首先，可视化对比显示本方法与标准SVM方法的分类差异及优势；混淆矩阵评估显示流域整体分类精度超过90%，远超既有方法。此外，通过实地调查验证农作物分类精度，作物分类总体精度达84.09%。

    关键词： 土地覆盖、流域、时间序列分析、多源遥感数据、物候学、作物分类、HJ-1/CCD、多尺度、多分类器

    更新于2025-09-19 17:13:59

  • 碳纤维增强复合材料多尺度损伤的超高频脉冲激光诱导光声检测

    摘要： 本文提出了一种具有超高分辨率的光声无损检测（pNDE）系统，用于检测碳纤维增强塑料（CFRP）复合材料中的多尺度损伤。该pNDE系统由三个主要部件组成：基于皮秒脉冲激光的超声激励器、超声接收器和数据采集/计算子系统。运行过程中，脉冲激光产生高频超声波并由超声接收器记录。通过实施二维反投影算法，可从记录的超声信号中重建pNDE图像以呈现内部损伤。通过分析重建的pNDE图像，可识别CFRP中潜在的宏观与微观损伤（如表面缺口和分层）。采用A扫描、B扫描和C扫描三种超声显示模式对记录信号进行分析，以高空间分辨率（达60微米）在二维和三维图像中呈现检测到的微观损伤。宏观分层和横向层间裂纹清晰可见，并确定了损伤区域边缘。研究结果表明，该pNDE系统为复合材料多尺度损伤检测提供了一种无损且可靠的方法。

    关键词： 复合材料、无损检测、光声技术、多尺度、超声表征、嵌入式损伤

    更新于2025-09-19 17:13:59

  • [2019年IEEE第四届国际未来能源电子会议(IFEEC) - 新加坡, 新加坡 (2019.11.25-2019.11.28)] 2019年IEEE第四届国际未来能源电子会议(IFEEC) - 光伏系统中柔性功率点跟踪算法的比较研究

    摘要： 土地覆盖数据集对生态水文过程研究和地球系统建模至关重要。许多土地覆盖数据源自遥感数据，但其空间分辨率通常较低且分类精度不足，难以满足地表建模需求。为此，本研究开发了黑河流域（HRB）高空间分辨率月度土地覆盖分类综合方法，并区分了流域内主要农作物。该方法整合了多分类器与多源数据，利用MODIS、HJ-1/CCD、Landsat/TM及谷歌地球影像三类数据。相较于单一分类器，通过集成阈值法、支持向量机（SVM）、面向对象方法和时序分析等多分类器提升分类精度。所有数据与分类器通过决策树架构组织，最终生成2013年30米空间分辨率的黑河流域月度土地覆盖图。全面验证表明精度显著提升：首先，通过可视化对比显示本方法与标准SVM分类结果的差异及优势；混淆矩阵评估显示流域整体分类精度超90%，远高于既有方法；此外开展地面验证显示农作物分类总体精度达84.09%。

    关键词： HJ-1/CCD、多分类器、物候学、流域、多尺度、时间序列分析、作物分类、土地覆盖、多源遥感数据

    更新于2025-09-16 10:30:52

  • [IEEE 2019年国际光电器件数值模拟会议(NUSOD) - 加拿大安大略省渥太华 (2019.7.8-2019.7.12)] 2019年国际光电器件数值模拟会议(NUSOD) - 量子级联激光器工作的多尺度电热模拟

    摘要： 量子级联激光器（QCLs）是电磁波谱中中红外和太赫兹波段的高功率相干光源。这类系统中的电子与晶格体系处于远离平衡态的状态，彼此存在强耦合，且该问题涉及不同空间尺度的跨越。我们在此展示关于量子级联激光器中电荷与热量远离平衡态输运的持续研究工作。

    关键词： 量子级联激光器、远离平衡态、电热模拟、多物理场、多尺度

    更新于2025-09-12 10:27:22

  • [IEEE 2018国际三维视觉会议(3DV) - 维罗纳(2018.9.5-2018.9.8)] 2018年国际三维视觉会议(3DV) - 面向大规模自然环境的多尺度直接稀疏视觉里程计

    摘要： 本文描述了一种多尺度单目直接稀疏视觉里程计（DSO）系统，该系统能实时恢复非结构化自然环境中的大尺度轨迹，同时构建所访问场景的一致性度量地图。与当前最先进的DSO系统相比，本方法通过分别利用短程和远程像素的特性，实现了更鲁棒的运动估计及远距离场景中更精确的重建。对小幅度相机平移不敏感的远程像素被用于初始化相机旋转，从而提升复杂自然环境中的跟踪鲁棒性。我们开发了多尺度重建框架，既能通过连续帧重建短程结构，也能通过远距离帧重建远程结构，从而获得更高一致性的建图精度。通过在公开的vKITTI数据集、具有挑战性的德文岛数据集以及交响湖数据集上广泛评估，验证了本系统的重建精度、跟踪准确性和鲁棒性，并详细对比了本方法与最先进DSO系统的性能表现。

    关键词： 多尺度、大尺度自然环境、单目视觉、三维建图、直接稀疏视觉里程计、实时跟踪

    更新于2025-09-10 09:29:36