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World File Search System多光谱
多光谱数字电光火灾探测器
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快照 RGB+NIR 多光谱成像相机
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盲目的高光谱和多光谱图像融合
光谱图像融合结合了低空间分辨率高光谱（HS）和低光谱 - 分辨率多光谱（MS）图像，以估计高分辨率（HR）光谱图像。尽管基于监督深度学习的最新融合技术显示出令人鼓舞的结果，但这些方法需要大量的培训数据集，涉及昂贵的获取成本和较长的培训时间。相比之下，基于深图像先验（DIP）方法的无监督的HS和MS图像融合为具有不同分布的图像的适应性提供了适应性。但是，现有的无监督方法依赖于线性降解模型的假设，并且需要对这些模型的精确知识才能获得最佳性能。为了克服这些挑战，我们提出了无监督的盲人HS和MS图像融合的中间输出深图像先验（MODIP）。Modip基于DIP模型，并在网络中的中间层产生融合图像。该体系结构包括两个高尺度的卷积发生器，它们从HS和MS输入中重建了HR光谱图像，以及两个网络，这些网络适当地降低了估计的HR图像，以匹配可用的MS和HS数据集，从而学习非线性降解模型。MODIP的网络参数是通过最小化所提出的复合损耗函数的共同和迭代调整的。重要的是，这种方法可以处理降解操作员未知或部分估计的方案。广泛的模拟表明，MODIP的表现优于其他基于模型的图像融合方法。为了评估MODIP的性能，我们在两个模拟光谱图像数据集（Pavia University和Salinas Valley）上测试了Fusion方法，以及通过光学实验室中的测试台实现获得的真实数据集。
在Jezero火山口的水合 - 二氧化硅的多光谱检测
SuperCame和M2020团队：P。Beck，Ipag，Unive。Grenoble E. Dehouck，LGL-TPE，Unive。Lyon O. Beyssac，IMPMC，Paris O. Fornic，Irap，ToulouseE.Clavé5，DLR，DLR，Berlin St. Bernard，IMPMC，Paris E.A. 关闭，Unive。 温尼伯·L·曼顿（IPAG），大学。 Grenoble Alpes C. Royer，University W. Rapin，Irap，Toulouse S. Lyon F.污染，IAS，Unive。 巴黎 - 斯凯利T.脚，让，观察。 巴黎C. Plorage，IAS，Unive。 巴黎 - 塞克拉迪C.C. 贝德福德。 Gabriel，USGS，Flagstaff J.M. Madiaga，Unive。 国家巴斯克·阿拉纳（Basque G. Arana），Unive。 国家巴斯克圣克莱格特，Lanl A. Shock，IRAP，图卢兹R.C. 图卢兹大学圣莫里斯大学Lyon O. Beyssac，IMPMC，Paris O. Fornic，Irap，ToulouseE.Clavé5，DLR，DLR，Berlin St. Bernard，IMPMC，Paris E.A.关闭，Unive。温尼伯·L·曼顿（IPAG），大学。Grenoble Alpes C. Royer，University W. Rapin，Irap，Toulouse S.Lyon F.污染，IAS，Unive。 巴黎 - 斯凯利T.脚，让，观察。 巴黎C. Plorage，IAS，Unive。 巴黎 - 塞克拉迪C.C. 贝德福德。 Gabriel，USGS，Flagstaff J.M. Madiaga，Unive。 国家巴斯克·阿拉纳（Basque G. Arana），Unive。 国家巴斯克圣克莱格特，Lanl A. Shock，IRAP，图卢兹R.C. 图卢兹大学圣莫里斯大学Lyon F.污染，IAS，Unive。巴黎 - 斯凯利T.脚，让，观察。巴黎C. Plorage，IAS，Unive。巴黎 - 塞克拉迪C.C.贝德福德。Gabriel，USGS，Flagstaff J.M. Madiaga，Unive。 国家巴斯克·阿拉纳（Basque G. Arana），Unive。 国家巴斯克圣克莱格特，Lanl A. Shock，IRAP，图卢兹R.C. 图卢兹大学圣莫里斯大学Gabriel，USGS，Flagstaff J.M.Madiaga，Unive。国家巴斯克·阿拉纳（Basque G. Arana），Unive。国家巴斯克圣克莱格特，Lanl A. Shock，IRAP，图卢兹R.C.图卢兹大学圣莫里斯大学
多光谱数字电光火灾探测器 - Instrumart
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使用高分辨率多光谱进行海岸线检测...
使用高分辨率多光谱卫星图像检测海岸线 Valerio BAIOCCHI、Raffaella BRIGANTE、Donatella DOMINICI、Fabio RADICIONI、意大利 关键词：WorldView-2、阿布鲁佐、多光谱分类、海岸线 摘要 在过去的 50 年里，阿布鲁佐海岸沿线 19 个市镇的居民数量翻了一番，旅游相关活动对他们的影响也越来越大。该地区自然受到海平面变化的影响，由于在流域进行了大量工作以减轻极端降雨和随之而来的洪水，导致从河流到海洋的固体输送减少，侵蚀现象急剧增加。过去几十年来，不同传感器获取的数据可能有助于评估海岸线的整体增生/侵蚀趋势，而有限时间范围内进行的不同观测的组合可能为详细研究提供有趣的输入（例如关于海岸线保护工程对当地的影响）。本文提出了一种从 WorldView-2 图像中识别海岸线的方法，该图像有 8 个光谱波段，全色图像的空间分辨率为 0.5 米，多光谱通道的空间分辨率为 1.8 米。特别是，基于像素的多光谱分类用于识别各种类型的土地覆盖。这 8 个波段可以在分类过程中获得良好的结果
Lynred 推出两款多光谱线性阵列红外...
基于 LSTM 和 TRISHNA 太空任务中使用的设计，多光谱线性阵列为整个光谱范围（短波 (SWIR) 到甚长波 (VLWIR)）的红外图像开辟了新的太空商业机会 Lynred 将于 6 月 8 日至 10 日在法国巴黎附近的 Optro 2022 上讨论用于太空应用的多线性和多光谱红外传感器的新发展 法国格勒诺布尔，2022 年 6 月 7 日——Lynred 是一家为航空航天、国防和商业市场提供高质量红外 (IR) 探测器的全球领先供应商，今天宣布推出两款多光谱线性阵列红外探测器，用于一系列地球观测任务。Pega 和 Capyork 旨在集成到成像卫星、用于水循环观察和干旱评估的跟踪和测量仪器以及海陆表面温度监测以及许多其他潜在的商业空间应用中。多光谱红外探测器使用户能够在覆盖从短波到甚长波的红外范围的多个光谱波长带中获得光测量值。它们在卫星上工作，收集沿卫星轨道从同一场景同时拍摄的一系列红外图像数据，检索特定于地球观测应用的科学信息。作为基于 Lynred 为两项太空任务开发的红外探测器的衍生产品：由法国国家空间研究中心 CNES 领导的 TRISHNA（用于高分辨率自然资源评估的热红外成像卫星）和欧洲哥白尼陆地表面温度监测任务 LSTM，Pega 和 Capyork 将使未来的地球观测任务仪器能够：
光与物质共同构造的多光谱光刻
Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在材料的信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您将需要直接从版权所有者获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/。
使用多光谱 WorldView-2 卫星进行深度推导...
摘要尽管最近努力收集整个太平洋岛屿地区的高分辨率多波束测深数据，但在 0-30 米深度范围内仍存在重大差距。实现这些地区的测深覆盖对于评估那里的珊瑚礁生态系统的健康状况至关重要。在这里，我们使用 WorldView-2 多光谱卫星图像和两种深度推导方法（Lyzenga，2006；Stumpf 等人，2003），将光谱辐射值与地面真实深度信息相关联，以推导夏威夷主要岛屿浅水区的深度。与 Stumpf 等人相比，我们的结果表明使用 Lyzenga (2006) 多元线性回归方法的准确性有所提高。(2003) 比率法。此外，我们通过从 Lyzenga (2006) 方法中消除线性化过程获得了更好的结果。这种改进可能与夏威夷主要岛屿内缺乏大型海草聚集有关，因为海草的存在已被证明会影响地面真实深度和光谱辐射值之间的线性关系（Doxani 等人，2012 年）。我们得出的深度产品的准确性与多光谱卫星图像的质量、地面真实数据的可用性和水深直接相关，水深 >20 米时准确性会大幅下降。我们的结果表明，在缺乏浅层（0-20 米）高分辨率测深数据的情况下，卫星得出的深度是研究浅层珊瑚礁生态系统的重要资源。
使用多光谱 WorldView-2 卫星进行深度推导...
摘要尽管最近努力收集整个太平洋岛屿地区的高分辨率多波束测深数据，但在 0-30 米深度范围内仍存在重大差距。实现这些地区的测深覆盖对于评估那里的珊瑚礁生态系统的健康状况至关重要。在这里，我们使用 WorldView-2 多光谱卫星图像和两种深度推导方法（Lyzenga，2006；Stumpf 等人，2003），将光谱辐射值与地面真实深度信息相关联，以推导夏威夷主要岛屿浅水区的深度。与 Stumpf 等人相比，我们的结果表明使用 Lyzenga (2006) 多元线性回归方法的准确性有所提高。(2003) 比率法。此外，我们通过从 Lyzenga (2006) 方法中消除线性化过程获得了更好的结果。这种改进可能与夏威夷主要岛屿内缺乏大型海草聚集有关，因为海草的存在已被证明会影响地面真实深度和光谱辐射值之间的线性关系（Doxani 等人，2012 年）。我们得出的深度产品的准确性与多光谱卫星图像的质量、地面真实数据的可用性和水深直接相关，水深 >20 米时准确性会大幅下降。我们的结果表明，在缺乏浅层（0-20 米）高分辨率测深数据的情况下，卫星得出的深度是研究浅层珊瑚礁生态系统的重要资源。