安洲科技LOGOdan
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    • 2020-12-15
      DR2K机载空气质量分析仪
    • 2020-06-02
      mini 机载高精度微型气象站
    • 2020-06-02
      DR1K机载多组分气体监测仪
    • 2020-05-13
      机载HPGe伽马能谱仪
    • 2019-05-05
      ET10 便携式红外发射率测量仪
    • 2019-05-05
      ET100 便携式红外发射率测量仪
    • 2019-05-05
      410Vis-IR 便携式红外反射发射率仪
    • 2019-05-05
      410Solar 便携式红外反射率测量仪
    • 2019-04-16
      A660 长航时六旋翼无人机系统
    • 2019-04-16
      AZCW系列垂直起降固定翼无人机系统
    • 2020-06-18
      M300 RTK 多旋翼无人机
    • 2019-04-16
      M600 Pro 六旋翼无人机
    • 2019-05-05
      WIC高性能工业级热成像仪
    • 2019-05-05
      ThermoInspector 2nd Generation
    • 2019-05-05
      SAFETIS-TIS640
    • 2019-05-05
      SMARTIS – 智能热成像系统
    • 2019-04-16
      SOC710VP 高光谱成像光谱仪
    • 2019-04-16
      SOC710E 高光谱成像光谱仪
    • 2019-04-16
      SOC710SW 短波红外高光谱成像仪
    • 2021-01-08
      SOC760 全波段高光谱成像光谱仪
    • 2019-12-10
      Ultris 20 高光谱光场成像仪
    • 2020-12-18
      S185G 一体式云台高光谱成像系统
    • 2019-07-22
      425 全波段高光谱成像仪
    • 2019-07-22
      410 一体式机载高光谱成像系统
    • 2019-07-24
      Pro Sc 科研级机载双摄热红外成像仪
    • 2019-05-14
      Pro 高性能机载热红外成像仪
    • 2019-07-24
      Agro 作物水分胁迫指数成像仪
    • 2019-04-12
      GIS-320 机载气体检测红外热像仪
    • 2019-04-15
      LiDAR 50无人机激光雷达系统
    • 2019-04-15
      LiDAR 220 无人机激光雷达系统
    • 2019-04-15
      LiDAR 250 无人机激光雷达系统
    • 2019-04-15
      LiDAR 1000 无人机激光雷达系统
    • 2019-05-14
      K6 科研级机载多光谱成像仪
    • 2020-07-14
      K12 科研级机载多光谱成像仪
    • 2019-05-27
      K4 八通道多光谱成像仪
    • 2019-04-12
      K2 六通道多光谱成像仪
    • 2020-06-01
      500A/1000A 机载探地雷达
    • 2020-06-01
      SE-70/150 多功能机载探地雷达
    • 2020-06-01
      R3无人机多通道地磁仪
    • 2020-06-01
      D032 机载水体测深仪
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    • 2019-04-30
      SR-6500 超高分辨率地物光谱仪
    • 2019-04-30
      SR-5400 高分辨率地物光谱仪
    • 2019-04-30
      SR-8800 多功能地物光谱仪
    • 2019-04-30
      SR-4500 全制冷型光谱辐射计
    • 2019-04-30
      SR-3500 便携式地物光谱仪
    • 2019-05-05
      SM-3500 矿物分析光谱仪
    • 2019-04-30
      PSR-2500 全光谱手持式地物光谱仪
    • 2019-04-30
      SR-2501PT 太阳能模拟器光谱辐射计
    • 2019-04-30
      PSR+高性能超便携地物光谱仪
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    • 2019-09-25
      大面积无人机热红外航测作业方案
    • 2019-03-19
      机载热红外测量服务
    • 2019-03-19
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    • 2019-03-19
      机载高光谱测量服务
    机载飞行服务
    地物光谱测量
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    红外发射率测量
    • 2019-08-26
      植物冠层高光谱成像测量服务
    • 2019-08-26
      显微高光谱成像数据测量服务
    • 2019-08-26
      文物修复高光谱成像测量服务
    • 2019-08-26
      品质分析高光谱成像测量服务
    • 2019-08-26
      安洲科技为空天院(遥感所)提供卫星定标场BRDF测量服务
    • 2019-08-26
      机载PSR+高光谱仪卫星定标服务
    • 2019-08-26
      卫星定标场BRDF测量服务
    • 2019-08-27
      地物光谱定量建模与分析
    • 2019-08-27
      机载地物光谱测量与分析
    • 2019-08-27
      矿物地物光谱测量与分析
    • 2019-08-27
      植被地物光谱测量与分析
    • 2020-01-03 涂层材料反射率测量.pdf

      끂1181 305.87 KB
    • 2020-01-03 纳米材料反射率测量.pdf

      끂1416 1.85 MB
    • 2020-01-03 镜面薄膜反射率测量.pdf

      끂1245 2.96 MB
    • 2020-01-03 金属材料反射率测量.caj

      끂1283 8.89 MB
    • 2020-03-17
      遥感数据拼接
    • 2020-03-17
      植被参数反演
    • 2020-03-17
      水体参数反演
    • 2020-03-17
      遥感影像分类
    • 2019-08-26
      无人机定制改装集成服务
    无人机定制与改装
    无人机载设备集成
    无人机任务方案规划
    • 2019-05-30
      SOC710VP 高光谱成像光谱仪
    • 2019-05-14
      SR-6500 超高分辨率地物光谱仪
    • 2019-05-14
      S185 机载高速成像光谱仪
    • 2019-04-15
      Pro 高性能机载热红外成像仪
    • 2019-03-20
      德州农工大学利用SOC710分割海藻表面高光谱图像
    • 2019-03-20
      西南医大病变组织光谱数据分析
    • 2019-03-20
      《Nature》子刊发表日本国立自然科学院使用SOC710应用研究不同季节生物对颜色的感知能力
    • 2020-01-03
      基于S185机载高光谱的深度学习方法自动识别冬小麦条锈病研究
    • 2020-01-03
      基于S185机载高光谱与高清数码相机技术的农作物参数评估对比研究
    • 2019-03-20
      安洲科技PSR-3500机载地物光谱仪参与委遥二号与风云三号定标
    • 2019-03-20
      基于PSR-3500高性能地物光谱仪数据的土壤重金属研究
    • 2019-03-20
      S185应用案例--农田土壤有机质的高光谱影像遥感
    • 2021-01-14
      基于S185机载高光谱成像技术的小麦黄锈检测研究
    • 2021-01-14
      基于PSR-3500地物光谱机器学习的水稻叶绿素含量估测研究
    • 2021-01-14
      基于SOC710E高光谱成像系统的小麦籽粒镰刀菌损伤识别
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    • 刑侦安防

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    • 2020-01-10
      上海市青浦区 K6多光谱大面积水质反演案例
    • 2019-03-20
      机载高光谱海洋监测应用
    • 2019-03-18
      基于Q285高速成像光谱仪的海洋表面高光谱偏振成像规律研究
    • 2019-03-20
      河北师范资环学院用SOC710进行草地退化指示种高光谱特征波段识别
    • 2019-03-20
      基于S185机载高光谱与DSM数据的红树林树种分类研究
    • 2019-03-20
      基于MODIS影像多角度观测和冠层反射率模型的亚马逊植被叶绿素估算研究
    • 2019-03-20
      使用SOC710VP成像光谱仪快速识别苹果损伤区域
    • 2019-03-20
      清华大学SOC710烟叶品质高光谱成像系统
    • 2019-03-20
      基于SOC710高光谱成像仪提取苹果损伤区域的研究
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    • 精准农业

    • 森林草原

    • 遥感科学

    • 环境监测

    • 地质矿产

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    • 2020-01-03 WIRIS 热像仪在安防领域的应用.pdf

      끂1316 810.49 KB
    • 2020-01-03 S185机载高光谱用于监测雷区军事设施.pdf

      끂1435 1.5 MB
    • 2020-01-03 S185机载高光谱用于爆炸装置的伪装识别.pdf

      끂1274 4.33 MB
    • 2020-03-18
      文物等级鉴别
    • 2020-03-18
      文物涂料分析
    • 2020-03-18
      文物材料分类
    • 2019-12-31
      基于SOC710显微高光谱成像仪的微囊藻与束丝藻两种蓝藻细菌特性研究
    • 2019-12-31
      基于SOC710显微肾细胞研究--使用显微高光谱图像鉴别膜性肾病
    • 2019-12-31
      基于SOC710高光谱成像技术的烟草等级划分研究
    • 2019-12-31
      基于 SOC710高光谱成像仪的水下目标探测研究
    • 2020-01-02
      SR3500矿物分析带软件功能--印度前寒武纪时期岩石高光谱研究
    • 2020-01-02
      PSR3500植被指数研究--使用UNVI指数监测植被状态
    • 2020-01-02
      PSR3500森林生态系统研究--森林生态系统成像高光谱研究
    • 2019-05-30
      安洲科技PSR-3500机载地物光谱仪参与委遥二号与风云三号定标
    • 高光谱成像

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    • 2019-03-20
      内蒙古赤峰WIRIS 640机载热红外数据报告
    • 2019-03-20
      广州海岸带银叶树TC640热红外数据报告
    • 2019-03-19
      中国林科院河南济源核桃基地TC640数据报告
    • 2019-03-19
      长沙市郊FZ640热红外飞行报告
    • 2019-07-22
      北京师范大学塞罕坝林场S185+WIRIS Pro+CW10成功飞行验收
    • 2019-03-20
      安洲科技与成都纵横联合实验:S185机载高光谱成像仪+CW10垂起固定翼无人机成功首飞
    • 2019-03-20
      安洲科技与宁波市海洋与渔业执法支队联合验收实验——南沙山岛测量
    • 机载高光谱

    • 机载多光谱

    • 机载热红外

    • 2020-01-10
      上海市青浦区 K6多光谱大面积水质反演案例
    • 2020-01-02
      大面积海岸带 K6 多光谱飞行数据报告
    • 2020-01-02
      中国农科院廊坊中试基地 K6 多光谱小麦飞行数据报告
    • 2020-01-02
      河南农业大学K6多光谱冬小麦飞行数据报告
    • 2020-01-03 南昌航空大学利用ET100研究铝合金等发射率.caj

      끂1201 8.89 MB
    • 2020-01-03 美国桑迪亚大学利用410Solar测量太阳镜薄膜反射率.pdf

      끂1339 2.96 MB
    • 2020-01-03 美国纳米材料研究中心利用410Solar测量纳米材料反射率.pdf

      끂1188 1.85 MB
    • 2020-01-03 澳大利亚国立大学利用410Solar测量不同涂层材料反射率.pdf

      끂1109 305.87 KB
    • 2020-09-25
      安洲科技利用S185G机载高光谱参与宁夏贺兰山生态修复治理
    • 2020-08-27
      高光谱&激光雷达&倾斜摄影融合
    • 2020-08-19
      S185机载高光谱+固定翼无人机—— 松嫩平原西部湿地大面积高光谱调查
    • 2019-11-28
      安洲科技参与空天院东营黄河口地区联合观测实验
    • 2019-09-05
      安洲科技参与中国辐射基准场辐射特性无人机观测联合试验
    • 2019-08-05
      安洲科技参加2019年中国土壤学会联合学术研讨会
    • 2019-07-31
      安洲科技参加中美碳联盟(USCCC)第十六届年会
    • 2019-07-04
      安洲科技参加第六届全国积雪遥感学术研讨会
    • 2019-06-24
      2019年无人机遥感及高光谱应用技术交流会圆满落幕
    • 2019-06-21
      安洲科技参加第四届定量遥感学术论坛
    • 2019-03-25
      安洲科技参与成都纵横举办无人机开发者大会
    • 2019-03-18
      安洲科技赴香港理工大学SOC710系统成功交付
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    • 2019-06-02
      欧洲Sentinel-5P卫星聚焦空气污染问题
    • 2019-06-02
      激光在太空应用:地球任务测试新技术
    • 2019-06-02
      欧洲航天局拟在月球暗面建造人类居住地
    • 2019-06-02
      美国UCI大学科学家公布新的星基全球干旱强度指数
    • 2019-06-02
      NASA火星登陆器将进行火星地震研究
    • 2019-06-02
      海洋与天空相遇的地方:NASA进行新型雷达试验
    • 2019-06-02
      我国首颗碳卫星发射成功 可监测全球二氧化碳浓度
    • 2019-06-02
      人类探测器首次近距离飞过冥王星 传回高清照片
    • 2019-06-18
      借助多种手段研究大气颗粒物对气候的影响
    • 2019-06-18
      NASA构建大气污染监测传感网络
    • 2019-06-18
      欧盟启动大气污染物与气候变化相互作用研究项目
    • 2019-06-18
      怎样评估建筑材料是否满足LEED和减少热岛效应的要求?
    • 2019-06-18
      欧空局(ESA)发布地球探测新计划
    • 2019-06-18
      美国宇航局(NASA)2030年地球科学展望
    • 2019-06-18
      我国拥有了七种空间对地观测数据获取平台
    • 2019-06-18
      联合国推动全球海洋监测系统建设
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    标准规范
    文献下载
    • 2019-05-28 20181110 SOC710文献目录.pdf

      끂2086 497.4 KB
    • 2019-05-28 20181110 SEI地物光谱文献目录.pdf

      끂1807 646.88 KB
    • 2019-05-28 20181110 S185文献目录.pdf

      끂2235 772.54 KB
    • 2019-03-18 UAS sensors and data processing in agroforestry a review towards practical applications.pdf

      끂1758 4.78 MB
    • 2019-03-18 Unmanned Aerial Vehicle Remote Sensing for Field-Based Crop Phenotyping Current Status and Perspectives.pdf

      끂1599 2.7 MB
    • 2019-03-18 Retrieving Soybean Leaf Area Index from Unmanned Aerial Vehicle Hyperspectral Remote Sensing Analysis of RF, ANN, and SVM Regression Models.pdf

      끂1531 2.6 MB
    • 2019-03-18 Influence of the Viewing Geometry Within Hyperspectral Images Retrieved from Uav Snapshot Cameras.pdf

      끂1513 1.13 MB
    • 2019-03-18 Estimation of Winter Wheat Above-Ground Biomass Using Unmanned Aerial Vehicle-Based Snapshot Hyperspectral Sensor and Crop Height Improved Models.pdf

      끂1619 6.38 MB
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    产品资料
    • 2020-08-26 WIRIS Pro 高性能机载热红外成像仪.pdf

      끂621 7.7 MB
    • 2020-08-26 SOC系列高光谱成像光谱仪.pdf

      끂620 7.11 MB
    • 2020-08-26 SEI高性能地物光谱仪.pdf

      끂601 2.4 MB
    • 2020-08-26 S185 机载画幅式高速高光谱成像仪.pdf

      끂651 3.96 MB
    • 2020-08-26 K6 科研级机载多光谱成像仪.pdf

      끂624 4.11 MB
    • 2020-08-26 2020 安洲科技产品册I 无人机遥感.pdf

      끂622 20.51 MB
    • 2020-08-26 425全波段高光谱成像系统.pdf

      끂587 829.76 KB
    • 2020-01-02
      热红外成像测温标准
    • 2020-01-02
      高光谱数据格式标准
    • 2020-01-02
      反射率测量仪符合标准
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      无人机术语定义
    • 2020-01-02
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    • 2020-01-02
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基于S185机载高光谱的深度学习方法自动识别冬小麦条锈病研究

《Remote Sensing》影响因子:3.244

机载高光谱农业病虫害研究经典案例之---

基于S185机载高光谱的深度学习方法自动识别冬小麦条锈病研究

A Deep Learning-Based Approach for Automated Yellow Rus Disease Detection from High-Resolution Hyperspectral UAV Images

中国科学院遥感与数字地球研究所 / 英国曼切斯特城市大学

冬小麦条锈病是一种常见的严重影响产量的真菌疾病,给我国农业经济带来重大的损失,传统的条锈病检测方法常使用手工检测等方法,耗时耗力,极不方便。近年来,随着无人机与高光谱技术的发展,为大面积及高效快速监测小麦条锈病发病区提供了可能性。

本文以S185机载高光谱数据为实例,提出了一种基于深度卷积神经网络(DCNN)的方法,研究了自动识别冬小麦条锈病发病区的相关结论。结果表明,该方法的整体识别精度高达0.85,高于基于随机森林算法的0.77,为基于机载高光谱影像的农作物病害研究提供了较高的参考价值。

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图1 左侧为本试验研究区域河北廊坊,右侧为S185机载高光谱数据的冬小麦分区图

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图2 本研究所用DJI M600 Pro无人机搭载S185机载高光谱成像仪 img3图3  冬小麦条锈病自动识别流程图

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图4  基于滑动窗口的方法选取健康区域、发病区域等

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图5  基于DCNN深度卷积神经网络自动识别小麦条锈病区的结构框图

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图6  基于DCNN深度卷积神经网络算法的不同卷积层

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图7  基于DCNN深度卷积神经网络算法的不同卷积层

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图8  不同生长期的冬小麦DNCC算法识别条锈病精度

表1 不同生长期冬小麦模型处理模型对比

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图9 冬小麦不同生长状态的光谱对比图

img11图10.基于不同算法的冬小麦条锈病病区提取结果

 

 

 

原文链接:http://www.mdpi.com/2072-4292/10/1/89/htm

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