Компьютерная оптика
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Правила для авторов

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS


Компьютерная оптика:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти




Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация

Компьютерная оптика, 2018, том 42, выпуск 5, страницы 877–884
DOI: https://doi.org/10.18287/2412-6179-2017-42-5-877-884 (Mi co572) 		 
Эта публикация цитируется в 28 научных статьях (всего в 28 статьях)

ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ, РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ

Экспериментальное определение влажности почвы по гиперспектральным изображениям

В. В. Подлипновab, В. Н. Щедринc, А. Н. Бабичевc, С. М. Васильевc, В. А. Бланкab

a Самарский национальный исследовательский университет имени академика С.П. Королева, 443086, Россия, г. Самара, Московское шоссе, д. 34
b ИСОИ РАН – филиал ФНИЦ «Кристаллография и фотоника» РАН, 443001, Россия, г. Самара, ул. Молодогвардейская, д. 151
c Российский научно-исследовательский институт проблем мелиорации, Новочеркасск, Россия
PDF полного текста (1111 kB) Список цитирования (28)
Список литературы:
PDF
HTML
DOI: https://doi.org/10.18287/2412-6179-2017-42-5-877-884
Аннотация: Анализируется возможность определения влажности на основе использования спектральных распределений в диапазоне длин волн до 1 мкм. Рассматривается использование изображающих гиперспектрометров для точного земледелия. Описывается полевой эксперимент по определению индекса влажности почвы, покрытой растительностью. Описывается процедура точной калибровки гиперспектрометра на основе использования перестраиваемого лазера. Показана возможность практического определения влажности на основе использования спектров в диапазоне длин волн до 1 мкм.
Ключевые слова: обработка изображений, гистограмма распределений, дистанционное зондирование, NDVI, индекс влажности, изображающий гиперспектрометр, схема Оффнера, гиперспектральные изображения.
Финансовая поддержка Номер гранта
Российская академия наук - Федеральное агентство научных организаций 007-ГЗ/Ч3363/26
Министерство образования и науки Российской Федерации 3.3025.2017/4.6
НШ-6307.2018.8
Российский фонд фундаментальных исследований 16-29-11744 офи_м
16-29-09528 офи_м
Работа выполнена при поддержке Министерства науки и высшего образования РФ в рамках выполнения работ по Государственному заданию ФНИЦ «Кристаллография и фотоника» РАН (соглашение №007-ГЗ/Ч3363/26) (методика определения влажности), по Государственному заданию Самарского университета (3.3025.2017/4.6) (метод формирования гиперкуба), Российского фонда фундаментальных исследований (гранты 16-29-11744 офи_м, 16-29-09528 офи_м) (метод калибровки), гранта Президента НШ-6307.2018.8 (изготовление элементов).
Поступила в редакцию: 07.06.2018
Принята в печать: 15.10.2018
Тип публикации: Статья
Образец цитирования: В. В. Подлипнов, В. Н. Щедрин, А. Н. Бабичев, С. М. Васильев, В. А. Бланк, “Экспериментальное определение влажности почвы по гиперспектральным изображениям”, Компьютерная оптика, 42:5 (2018), 877–884
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{PodShcBab18}
\by В.~В.~Подлипнов, В.~Н.~Щедрин, А.~Н.~Бабичев, С.~М.~Васильев, В.~А.~Бланк
\paper Экспериментальное определение влажности почвы по гиперспектральным изображениям
\jour Компьютерная оптика
\yr 2018
\vol 42
\issue 5
\pages 877--884
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/co572}
\crossref{https://doi.org/10.18287/2412-6179-2017-42-5-877-884}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/co572
  • https://www.mathnet.ru/rus/co/v42/i5/p877
    • Эта публикация цитируется в следующих 28 статьяx:
    1. A. L. Nurmukhametov, D. S. Sidorchuk, R. V. Skidanov, “Harmonization of Hyperspectral and Multispectral Data for Calculation of Vegetation Index”, J. Commun. Technol. Electron., 2024  crossref
    2. I. Novikov, A. Makarov, A. Pirogov, V. Podlipnov, A. Nikonorov, R. Skidanov, V. Platonov, V. Lobanov, Yu. Pridanova, Yu. Vybornova, O. Kalashnikova, T. Podladchikova, “Analysis of Hyperspectral Images of River Waters”, Opt. Mem. Neural Networks, 33:S2 (2024), S386  crossref
    3. Minh H. Tran, Baowei Fei, “Compact and ultracompact spectral imagers: technology and applications in biomedical imaging”, J. Biomed. Opt., 28:04 (2023)  crossref
    4. S Khairullina, S P Strygin, A A Sinelnikov, N Y Pustovarov, A V Balashov, “Research into the nested method of sowing soybean under the conditions of a moderate-continental climate”, IOP Conf. Ser.: Earth Environ. Sci., 1212:1 (2023), 012005  crossref
    5. V. O. Sokolov, 2023 IX International Conference on Information Technology and Nanotechnology (ITNT), 2023, 1  crossref
    6. N. Yu. Ilyasova, V. V. Sergeyev, N. S. Demin, “Scientific School of Academician V.A. Soifer in the Field of Processing, Analysis, and Recognition of Images and Optical Signals”, Pattern Recognit. Image Anal., 33:4 (2023), 1080  crossref
    7. V V Podlipnov, N A Firsov, N A Ivliev, S V Mashkov, P A Ishkin, R V Skidanov, A V Nikonorov, “Spectral-spatial neural network classification of hyperspectral vegetation images”, IOP Conf. Ser.: Earth Environ. Sci., 1138:1 (2023), 012040  crossref
    8. I V Olgarenko, V I Olgarenko, G V Olgarenko, V Ig Olgarenko, “A calculation model for determining the agricultural crops water consumption for resource-saving irrigation regimes”, IOP Conf. Ser.: Earth Environ. Sci., 996:1 (2022), 012017  crossref
    9. Veronika Blank, Roman Skidanov, Leonid Doskolovich, Nikolay Kazanskiy, “Spectral Diffractive Lenses for Measuring a Modified Red Edge Simple Ratio Index and a Water Band Index”, Sensors, 21:22 (2021), 7694  crossref
    10. Victor Medennikov, Alexander Raikov, 2021 International Conference on Information Technology and Nanotechnology (ITNT), 2021, 1  crossref
    11. Denis Kudryashov, Dmitriy Kirsh, 2021 International Conference on Information Technology and Nanotechnology (ITNT), 2021, 1  crossref
    12. V. Ig. Olgarenko, A. N. Babichev, V. A. Monastyrskiy, D. V. Sukharev, “Structural and process parameters and operation principles of a precision watering device to be used on seeds during the sowing”, IOP Conf. Ser.: Earth Environ. Sci., 659:1 (2021), 012079  crossref
    13. Sergey Fomchenkov, 2021 International Conference on Information Technology and Nanotechnology (ITNT), 2021, 1  crossref
    14. Sergey M. Vasilyev, Valeriy A. Monastyrskiy, Vyacheslav D. Gostishchev, Lecture Notes in Networks and Systems, 206, The Challenge of Sustainability in Agricultural Systems, 2021, 753  crossref
    15. N. Firsov, V. Podlipnov, N. Ivliev, P. Nikolaev, S. Mashkov, P. Ishkin, R. Skidanov, A. Nikonorov, “Neural network-aided classification of hyperspectral vegetation images with a training sample generated using an adaptive vegetation index”, Computer Optics, 45:6 (2021)  crossref
    16. Victor A. Danilov, 2021 International Conference on Information Technology and Nanotechnology (ITNT), 2021, 1  crossref
    17. A. Stephen Sagayaraj, S.K. Kabilesh, D. Mohanapriya, A. Anandkumar, 2021 6th International Conference on Inventive Computation Technologies (ICICT), 2021, 1101  crossref
    18. “От редакции: сотый выпуск журнала «Компьютерная оптика»”, Компьютерная оптика, 45:4 (2021), 475–481  mathnet  crossref [“Editorial: The hundredth issue of the journal Computer Optics”, Computer Optics, 45:4 (2021), 475–481  mathnet]
    19. Victor Korolkov, Dmitriy Belousov, 2020 International Conference on Information Technology and Nanotechnology (ITNT), 2020, 1  crossref
    20. N V Titovskaia, T S Titovskaya, S N Titovskii, “Application of the IoT technology in agriculture”, IOP Conf. Ser.: Earth Environ. Sci., 548:3 (2020), 032021  crossref
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    		Компьютерная оптика
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:321
    PDF полного текста:114
    Список литературы:45
     
      Обратная связь:
    		  Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2025