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World File Search System多光谱
生成合成生成对抗网络的基于改善清晰度的多光谱卫星图像
摘要。合成的多光谱卫星图像的产生尚未达到其他领域中可达到的质量水平，例如面部图像的产生和操纵。难度的一部分源于需要在此类图像覆盖的整个电磁频谱上生成一致的数据，该图像的辐射分辨率高于多媒体应用中通常使用的图像。与不同波长相对应的图像带的不同空间分辨率提出了其他问题，其主要效果是相对于原始图像，在合成图像中缺乏空间细节。我们建议通过将样式传输应用于13波段Sentinel-2 Level1-C图像，明确认为基于生成的对抗网络的建筑可以生成合成卫星图像。为避免丢失更细的空间细节并改善生成的图像的清晰度，我们引入了一种类似Pansharpening的方法，从而将输入图像的空间结构转移到了样式转移的图像的情况下，而无需引入可见的文物。我们通过应用所提出的架构将贫瘠的图像转化为植被图像，反之亦然，从而得到的结果（res。冬季）图像进入冬季（res。夏季图像，确认了提出的解决方案的有效性。
使用级联集成学习从多光谱 MRI 数据中分割脑肿瘤*
摘要 — 集成学习方法经常用于医疗决策支持。在图像分割问题中，基于集成的决策需要后处理，因为集成不能充分处理相邻体素的强相关性。本文提出了一种基于集成级联的脑肿瘤分割程序。第一个由二叉决策树组成的集成经过训练，基于 4 个观察特征和 100 个计算特征将局灶性病变与正常组织分离。从第一个集成提供的中间标签开始，为每个体素计算六个局部特征，作为第二个集成的输入。第二个集成是一个经典的随机森林，它加强了相邻像素之间的相关性，使病变的形状规则化。分割准确率为 85.5% 的整体 Dice Score，比之前的解决方案高出 0.5%。索引词 — 图像分割、脑肿瘤分割、磁共振成像、集成学习。
一个单级分类器，用于检测GAN操纵多光谱卫星图像
摘要：当前的图像生成模型已经实现了非常现实的图像质量，提供了许多学术和工业应用。但是，为了确保这些模型用于良性目的，必须开发最终检测图像是否已合成生成的工具。因此，已经开发了几个在计算机视觉应用中表现出色的检测器。但是，这些检测器不能直接应用，因为它们是多光谱卫星图像，因此需要对新模型进行训练。虽然两类分类器通常达到高检测精度，但它们努力将图像域和与训练过程中遇到的形象不同的生成体系结构推广。在本文中，我们提出了一个基于量化量化的变异自动编码器2（VQ-VAE 2）功能的单级分类器，以克服两类分类器的局限性。我们首先要突出二进制分类器所面临的概括问题。通过在多个多光谱数据集中训练和测试有效网络架构来证明这一点。然后，我们说明，基于VQ-VAE 2的分类器，该分类器仅在原始图像上进行了培训，可以检测来自不同领域的图像，并由训练过程中未遇到的体系结构生成。最后，我们在同一生成的数据集上的两个分类器之间进行了面对面的比较，强调了基于VQ-VAE 2的检测器的出色概括能力，在使用vQ-ve-vae 2的探测器时，我们在使用蓝色和红色通道的0.05误报率为1时以1.05的误报率进行了检测。
与X射线摄像机相关的多光谱监测数据在发夹的激光焊接期间
在当今的高性能电动发动机中，发夹技术用于提高效率。而不是由绕线线制成的定子，将较厚的铜销组装和焊接。由于表面污染，夹紧，定位或以前的切割过程，典型的焊缝失败，例如飞溅物，毛孔或连接不足。对于生产设施，它不足以识别有缺陷的焊缝；还需要进行分类以确定故障的原因并尽快纠正它们。在本研究的帮助下，在原位X射线摄影中评估了多光谱监测系统的能力。数据显示与蒸气毛细管的稳定性，焊接位置和飞溅形成的相关性。
事故条件下采用多光谱红外测温法测量反应堆堆芯温度
冷却剂失灵事故 (LOCA) 是核电站设计中最常考虑的事故情景之一 [1]。它发生在一次回路中断后，导致压力急剧下降，从而引起全包壳过热。水蒸气和高温引起的氧化会破坏包壳，并可能导致包壳爆裂，释放裂变产物 [2]。为了模拟此类事故，将在 CEA Cadarache 中心的 Jules Horowitz 研究反应堆中实施轻水单棒 LOCA 实验调查设备 (LORELEI) 测试装置 [3]。它将允许研究全包壳在这种条件下的行为 [4]。包壳表面温度监测在该实验中至关重要；它允许将爆裂条件与温度联系起来。然而，这种测量必须是非侵入性的，以尽量减少扰动并避免爆裂条件的任何变化，这排除了使用热电偶。在这种情况下，基于高温计的温度测量技术提供了一种合适的解决方案 [5]。
具有紫外和近红外窄带检测能力的波长可调多光谱光电探测器
摘要——开发具有窄带和可调光谱灵敏度的高性能多光谱光电探测器具有重要意义，但迄今为止仍然极具挑战性。本文，我们报道了一种 Si Au/n 型 Si/Au 光电探测器，它不仅在紫外线而且在近红外区域都具有可调窄带灵敏度，这与受控电荷收集变窄 (CCN) 机制有关。此外，当偏压从 0.1 变为 -0.1 V 时，该器件的负响应峰可以从 365 nm 轻松调整到 605 nm，正响应峰可以从 938 nm 调制到 970 nm。特别是，当负响应峰和正响应峰分别接近紫外短波长端和近红外长波长端时，半峰全宽分别小至 92 nm 和 117 nm。器件在紫外-可见光和近红外区域的响应极性相反，使得目前的硅光电探测器在未来的多波段光电系统中具有潜在的重要意义。
在Twitter上分析气候变化话语的动态：新的带注释的语料库和多光谱分类
摘要围绕社交媒体平台上气候变化的话语已成为理解公众情绪，观点和参与这个关键全球问题的重要途径。公开可用的数据集的不可用，再加上社交媒体平台上对气候话语的多范围分析，强调了这一领域进一步发展的必要性。为了解决这一差距，在本文中，我们对Twitter上气候变化话语的复杂领域进行了广泛的探索，利用了一个精心注释的Climaconvo数据集，其中包含15,309条推文。我们的注释包括丰富的范围，包括相关性，立场，仇恨言论，仇恨和幽默的方向，提供对话语动态的细微理解。我们解决了剖析在线气候讨论并详细介绍我们全面注释方法的固有的挑战。除了注释外，我们还对六个任务进行了各种算法的基准评估：相关检测，立场检测，仇恨言论识别，方向和目标以及幽默分析。该评估增强了我们对话语中情感波动和语言微妙的理解。我们的分析扩展到探索性数据检查，推出推文分布模式，立场流行和仇恨言论趋势。采用复杂的主题建模技术揭示了主题簇的基础，从而提供了对话语中编织的各种叙事线程的见解。这些发现为寻求浏览气候变化讨论的复杂性的研究人员，政策制定者和沟通者提供了宝贵的资源。本文的数据集和资源可在https://github.com/shucoll/climaconvo上获得。
机载影像 2011 - 警察飞行员
本特别报告试图重点介绍一些对当今战场 ISR 产生重大影响的机载多光谱传感器。由于新传感器迅速进入市场，本报告并非旨在全面介绍，而是提供一般概述。这里描述的传感器是多光谱、炮塔式、机载、专用于 ISR 任务，尺寸为中型到大型。小型和微型机载多光谱传感器发展迅速，本报告省略了这些传感器，它们非常普遍，值得在专门针对它们的单独特别报告中重新讨论。
AI-ForestWatch：基于语义分割的端到端框架，使用多光谱遥感图像进行森林估计和变化检测
摘要。森林变化检测对于可持续森林管理至关重要。由于毁林（例如野火或开发活动引起的伐木）或造林而导致的森林面积变化会改变森林总面积。此外，它还会影响可用于商业目的的可用库存、碳排放引起的气候变化以及森林栖息地估计的生物多样性，这对于灾害管理和政策制定至关重要。近年来，林业人员依靠手工制作的特征或双时间变化检测方法来检测遥感图像中的变化以估计森林面积。由于手动处理步骤，这些方法很脆弱且容易出错，并且可能产生不准确的（即低估或高估）分割结果。与传统方法相比，我们提出了 AI-ForestWatch，这是一个用于森林估计和变化分析的端到端框架。所提出的方法使用基于深度卷积神经网络的语义分割来处理多光谱空间图像，通过自动从数据集中提取特征来定量监测森林覆盖变化模式。我们的分析完全由数据驱动，并使用 2014 年至 2020 年的扩展版（带植被指数）Landsat-8 多光谱影像进行。作为案例研究，我们估算了巴基斯坦 15 个地区的森林面积，并生成了 2014 年至 2020 年的森林变化图，在此期间，这些地区开展了主要的造林活动。我们的批判性分析显示，15 个地区中有 14 个地区的森林覆盖率有所提高。AI-ForestWatch 框架及其相关数据集将在发布后公开，以便其他国家或地区可以采用。© 作者。由 SPIE 根据知识共享署名 4.0 未移植许可证出版。分发或复制本作品的全部或部分内容需要完全署名原始出版物，包括其 DOI。[DOI：10.1117/1.JRS.15.024518]
深层：使用深度学习和公共多光谱图像促进大规模自动化树库存
Deeptrees项目提供了用于培训，微调和部署深度学习模型的工具，以使用德国的数字矫正图计划（DOP）以20 cm的分辨率从德国的数字矫正图计划（DOP）中使用公共访问的图像进行诸如Tree Crown分割，树状特征检测和树种分类。这些DOP图像是根据“ Amtliches popographis-kartographissches Informationssystems”（AKTIS）指南进行标准化的，以确保其长期使用的可靠性和一致性[2]。利用深层python软件包，我们成功地绘制了萨克森州（137,293,260棵树）和萨克森 - 安哈尔特（81,449,641棵树）的218,742,901棵树，展示了该工具在森林，Urban和乡村环境中的可伸缩性（图1）。这些数据集为市政当局和机构提供了宝贵的见解，以管理街道树木，监测城市绿化和评估森林健康，从而实现更明智的决策和可持续的管理实践。