赤外線画像アルゴリズムの開発と機器の適応

NIR/SWIR、マルチスペクトル、ハイパースペクトル、およびリモート センシング赤外線アルゴリズム開発サービス

I121 から I140 までの合計 20 のアルゴリズムまたはエンジニアリング ワークフローをカバーし、エンタープライズ プロジェクトのニーズ評価、特別な実装、SDK/API、プラットフォームの適応、およびテストの受け入れを提供します。

分類範囲と企業プロジェクトの入口

アルゴリズム番号I121–I140
サービス内容20 のアルゴリズムまたはエンジニアリング ワークフロー
主な内容ダークフィールド、ホワイトボードと反射率のキャリブレーション、スペクトル不良ライン、不良バンドとノイズバンドの除去、スマイル/キーストーンスペクトルジオメトリ補正、スペクトルノイズ除去、スムージングと微分
配送方法段階的評価、アルゴリズム/モデル、SDK/API、展開およびテストの記録

特定アルゴリズム開発サービス

I121

暗視野、ホワイトボード、反射率の校正

入力: マルチ/ハイパースペクトルおよびリファレンス プレート

出力: 反射率キューブ

特別な開発と検証が必要
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I122

スペクトル不良ライン、不良帯域、ノイズ帯域の除去

入力: スペクトルキューブ

出力: 有効​​バンドと品質マップ

特別な開発と検証が必要
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I123

スマイル/キーストーンスペクトル幾何学補正

入力: 標準スペクトル線/空間ターゲット

出力: 修正された立方体と残差

特別な開発と検証が必要
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I124

スペクトルのノイズ除去、スムージング、および微分

入力: スペクトルキューブ

出力: ノイズ除去されたスペクトルと導関数

ユニバーサルファンデーションは再利用可能ですが、赤外線への適応が必要です
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I125

マルチバンドの空間レジストレーションとリサンプリング

入力: マルチバンド画像

出力: 整列されたバンドとエラー

ユニバーサルファンデーションは再利用可能ですが、赤外線への適応が必要です
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I126

放射正規化とクロスデート補正

入力: 多時間画像/参照オブジェクト

出力: 比較可能な反射率と補正パラメータ

特別な開発と検証が必要
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I127

大気補正と地形補正

入力:リモートセンシング画像と雰囲気/DEM

出力: 表面反射率と質量層

特別な開発と検証が必要
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I128

NDVI、EVI、レッドエッジなどの植生インデックス

入力: VIS+NIR/レッドエッジ

出力: 植生インデックスとゾーニング

特別な開発と検証が必要
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I129

NDWI/NDMI/NDII 水分指数

入力: NIR+SWIR

出力: 水域/水分含量指数

特別な開発と検証が必要
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I130

NBR/dNBR 火災跡と変化指数

入力: NIR+SWIR 多相

出力: 書き込みレベルのプロキシと領域の変更

特別な開発と検証が必要
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I131

分割ウィンドウ/単一チャンネルの表面温度取得

入力: TIR マルチバンド/シングルバンド

出力: 表面温度と質量層

特別な開発と検証が必要
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I132

温度-放射率分離 TES

入力: マルチバンド TIR

出力: 放射率スペクトルと温度

特別な開発と検証が必要
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I133

熱慣性と昼夜の温度差解析

入力: 昼夜 TIR/気象学

出力: 熱慣性プロキシと機能ゾーニング

特別な開発と検証が必要
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I134

スペクトル角度マッピング SAM

入力: スペクトル キューブ/ライブラリ

出力: カテゴリとスペクトル角度

特別な開発と検証が必要
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I135

スペクトルマッチングフィルタリングとターゲット検出

入力: スペクトル キューブ/ターゲット スペクトル

出力: ターゲットスコアマップ

特別な開発と検証が必要
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I136

線形/非線形スペクトル分離

入力: スペクトル キューブ/エンドメンバー

出力: エンドメンバーと存在量

特別な開発と検証が必要
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I137

PLS/回帰による水分と組成の推定

入力: スペクトルと実験室の真理値

出力: 回帰値と間隔

ユニバーサルファンデーションは再利用可能ですが、赤外線への適応が必要です
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I138

ハイパースペクトル教師付き分類

入力: キューブとラベル

出力: 材料/作物/鉱物カテゴリ

特別なモデルとデータの検証が必要
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I139

RX/部分空間ハイパースペクトル異常検出

入力: スペクトルキューブ

出力: 異常スコアと領域

ユニバーサルファンデーションは再利用可能ですが、赤外線への適応が必要です
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I140

多時間赤外線/スペクトル変化検出

入力: 登録された多時間画像

出力: バリエーションマスク、タイプ、信頼度

プロジェクトの条件に応じて評価する必要がある
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実装および提供方法

  1. プロジェクト入力確認カメラ、スペクトル帯域、ビット深度、SDK、環境条件、サンプルおよび許容真の値を確認します。
  2. サンプル検証主要な処理リンク、適用条件、異常な作業条件を検証し、開発範囲と受け入れ方法を決定します。
  3. アルゴリズムの開発と統合データ解析、アルゴリズム、品質ゲーティング、インターフェイス、ターゲット プラットフォームの展開を実装します。
  4. テストの受け入れと引き継ぎ合意されたテストセットとターゲットプラットフォームに従って再テストし、成果物、テスト結果、適用条件を引き渡します。
  • 要件と技術的ソリューション、入力と出力、およびインターフェイスフィールドの定義
  • アルゴリズム ライブラリ、モデル、または SDK/API。納品形態はプロジェクト計画で確認されています
  • サンプルプログラム、パラメータ構成、エラーステータス、呼び出し命令
  • テストセットのバージョン、指標の定義、層別化の結果、失敗したサンプルの記録
  • ターゲット プラットフォームの適応、リソース使用量、実行遅延記録
  • バージョン、依存関係、ライセンス、再現手順、適用条件の説明

許容範囲と能力の境界

各アルゴリズムは、出力タイプに応じて、精度、再現性、堅牢性、速度、リソース使用量、および障害ステータスのインジケーターを設定します。

生産パフォーマンスと納入範囲は、対象機器、独立したサンプル、書面による合格指標に基づいて確認されます。

プロジェクトの相談

開発および納入範囲を明確にするためにサンプルと装置条件を提出します。

NIR/SWIR、マルチスペクトル、ハイパースペクトル、およびリモート センシング赤外線アルゴリズム開発サービス

タスクオブジェクト、元の画像またはビデオ、ターゲットインジケーター、デバイスプラットフォーム、インターフェイス、およびサンプル状況を説明してください。

電話: 13910119357
xuzhiyang0928@gmail.com

ご記入いただいた情報は、本プロジェクトの評価およびご連絡のみに使用させていただきます。許可されていない個人情報や機密データを送信しないでください。