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高光谱遥感图像(简称高光谱图像)的空间分辨率通常较低,混合像元现象严重.为了提高图像的分类精度,必须计算出混合像元内每种纯地物所占的比例(丰度).然而,受实际地物间复杂关系和大气散射的影响,高光谱图像像元内的光谱混合都是非线性的,这就使得传统的基于线性光谱混合模型的解混精度难以满足要求.为此,定义了广义的非线性混合模型,提出了一种基于二次散射的非线性混合模型——二次散射模型(secondary scattering model,SSM).通过对模拟数据和AVIRIS实际数据的解混实验表明,相对于传统的线性光谱解混,基于该模型进行光谱解混得到了更精确的分类结果. 相似文献
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鄱阳湖地区土壤,植被光谱混合模型的研究 总被引：1，自引：0，他引：1
本文针对鄱阳湖地区的土壤、植被的特点设计了一套非线性混合光谱模型、较好了地预测了实际的混合光谱，从预测精度上看，要优于传统的线性混合光谱模型。 相似文献
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鄱阳湖地区土壤,植被光谱混合模型的研究 总被引：12，自引：1，他引：12
本文针对鄱阳湖地区的土壤、植被的特点设计了一套非线性混合光谱模型、较好了地预测了实际的混合光谱，从预测精度上看，要优于传统的线性混合光谱模型。 相似文献
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简述了混合像元及线性模型的基本理论,介绍了线性光谱模型进行分解的步骤,以具体实例实现应用线性混合模型对高光谱混合影像的分解。 相似文献
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基于高光谱Hyperion数据的线性光谱混合模型与神经网络模型的比较 总被引：1，自引：1，他引：0
混合像元问题是定量遥感中的热点问题之一,为了改进从遥感数据中提取定量信息,人们建立了各种混合光谱分解技术,其中线性光谱混合模型和神经网络模型就是两种比较成熟的方法。以陕西省横山地区的高光谱Hyperion数据为研究基础,通过最小噪声变换(MNF)、像元纯度指数(PPI)转换和RMS误差分析的迭代方法相结合提取影像中的纯净像元作为终端端元。分别运用神经网络模型和线性光谱混合模型对影像进行光谱分解,得到各个组分的分解图像。以标准植被指数(NDVI)影像为衡量标准,选取训练样本点,分别对两种模型进行回归分析,结果显示NDVI影像与线性光谱混合模型植被分解图像的判定系数(R2=0.91)要大于其与神经网络模型的判定系数(R2=0.81)。进一步分析表明在一般情况下,线性光谱混合模型具有比神经网络模型略高的分离精度,但是神经网络模型对细部信息的提取的效果要好于线性光谱混合模型,最后提出了端元均方根误差(EAR)指数,一种新的混合像元分解的思路。 相似文献
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线性光谱混合模型的适用观测尺度分析 总被引：1，自引：1，他引：0
线性光谱混合模型是目前应用最广泛的光谱混合模型,但由于遥感观测多分辨率的特点,模型的适用性会受到尺度效应的影响。为探索该模型在不同观测尺度下的适用程度,本文从地物辐射原理出发,通过理论推导微面元辐射通量表达式,得出地物辐射通量除了与端元反射率和面积比有关外,也与天顶角存在显著的非线性关系。因此,在线性光谱混合模型和微面元辐射通量的基础上,推导了更具普适性的积分线性光谱混合模型的表达式,再采用数值模拟的方法,计算了两模型的相对差值Δρ,结果表明Δρ的大小仅与探测单元的半瞬时视场角β有关,并通过实测光谱实验对上述推论进行了验证。研究表明,当β13°时,Δρ较小,线性光谱混合模型是积分线性光谱混合模型的一种近似表达形式,β完全可作为确定线性光谱混合模型适用观测尺度的关键依据,并且该模型的适用程度随β的增大而降低。 相似文献
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及时监测干旱与半干旱区光合/非光合植被覆盖度时空变化,可以为指导荒漠化防治工程及植被衰退机制研究提供重要信息。本文以甘肃民勤典型植被白刺灌丛为研究对象,通过地面控制性光谱实验获取混合光谱、端元光谱与丰度信息,开展线性与非线性光谱混合模型(包括核函数非线性和双线性混合模型)估算光合和非光合植被覆盖度的对比研究,采用全限制最小二乘法进行模型解混,分别获取各样本数据中各类端元丰度及其精度信息,通过模型分解的均方根误差(RMSE)与地面验证精度确定用于光合和非光合植被覆盖度估算的最佳光谱混合模型,其中参考端元丰度采用神经网络(NNC)分类算法对数字影像进行分类获取。结果表明:(1)引入阴影端元的四端元模型相对于传统的三端元模型(光合/非光合植被与裸土)能有效提高光谱解混的精度,并提高光合和非光合植被覆盖度估算精度;(2)对白刺灌丛来说,光合植被、非光合植被、裸土及阴影间多重散射混合效应存在,但混合效应不够显著;考虑非线性参数的核函数非线性光谱混合模型表现略低于线性光谱混合模型,因此非线性光谱混合模型在估算白刺灌丛光合和非光合植被覆盖度时相对于线性光谱混合模型没有明显优势;(3)基于光合/非光合植被、裸土与阴影四端元的线性光谱混合模型可以实现白刺灌丛光合和非光合植被覆盖度的准确估算,光合植被覆盖度估算RMSE为0.11 77,非光合植被覆盖度估算RMSE为0.0835。 相似文献
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高光谱与多角度数据联合进行混合像元分解研究 总被引：8，自引：0，他引：8
混合像元问题是定量遥感的主要障碍之一。将混合像元问题归结为类内与类间像元混合两类，并对类内混合像元分解问题加以研究。混合像元分解的关键在于确定组分光谱，确定组分光谱的方法很多，但大多数方法基于以下假定，即从图像本身可以找到纯组分光谱，然而这一假定对于类内混合像元分解问题来说很难成立。提出采用高光谱与多角度相结合的方法，利用几何光学模型和线性光谱混合模型进行类内混合像元分解。即首先利用多角度数据反演几何光学交互遮蔽(GOMS)模型获得组分光谱，再对高光谱数据进行组分光谱分解。由于该方法直接从混合光谱产生的机理出发，因而更容易获得真正的亚像元信息。为减小反演误差，反演过程中采用改进的多阶段的反演策略，并充分利用多角度图像本身提供的先验信息。用BORE—AS试验获取的高光谱与多角度数据所作的研究表明，该方法可以获得比较理想的分解结果。 相似文献
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叶片光谱是估算植被生化参数的重要依据。然而,遥感影像获取的光谱为像元及冠层光谱,因此,在进行植被生化参数的遥感定量估算时,需将冠层光谱转化到叶片尺度。根据几何光学模型原理,推导出植被冠层光谱和叶片光谱的尺度转换函数,将冠层光谱转换到叶片尺度。首先,采用叶片光谱模拟模型PROSPECT模拟出叶片水平的光谱;其次,在几何光学模型4-scale模型中,通过改变叶片光谱和叶面积指数（leaf area index,LAI）,模拟出不同叶片特征下的冠层光谱。最后,通过LAI建立两个查找表,一个是传感器观测到树冠光照面和背景光照面概率的查找表,另一个是多次散射因子M的查找表,从而实现冠层光谱和叶片光谱的转化。结果表明,利用4-scale模型能实现冠层光谱与叶片光谱的尺度转换,此方法有很好的适用性。 相似文献
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《测绘科学技术学报》2013,(5)
要实现浒苔灾害的大尺度遥感动态监测,掌握浒苔藻体的反射光谱是根本。选取连云港海域浒苔藻体,在实验控制条件下,从孢子期、幼苗期、成熟期至死亡期的全生命周期培养,测试其生长期中的反射光谱,提取红边位置、红边幅值等22个光谱特征参量;并采用曲线估计方法对这些光谱特征变量的时间谱演变趋势进行研究。结果表明:所有光谱特征参量的时间谱曲线模拟中,近红外平台面积时间谱模拟精度最高,判定系数可达0.918,估算标准差为0.006;17个光谱特征参量的时间谱均可用适当函数模拟其演变趋势。该研究为大尺度动态监测浒苔灾害提供重要光谱参考和算法理论依据。 相似文献
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重金属污染日益加剧,重金属在土壤中的聚集不仅破坏了生态平衡,也对人类的健康生活造成了影响,因此快捷、准确地获取土壤中的重金属含量成为土壤污染监制与治理的重要环节。高光谱遥感技术的发展使得快速低成本反演土壤重金属含量成为可能。针对野外光谱受环境因素（土壤粒径、含水量等）的影响,且现有研究中普遍存在样本量不足的问题,提出结合野外光谱与实验室光谱构建土壤铅(Pb)反演机理模型的方法,首先,采用直接矫正（direct standardization,DS）算法对野外光谱进行环境因素校正;其次,通过引入实验室光谱联合建模的方式,提高样本的差异性;最后,提取铁氧化物特征谱段用于建模以增加反演的机理性。利用中国河北雄安一般农作区的70个土壤样本野外光谱数据研究表明,未经DS校正的野外光谱全谱段单独建模,反演精度R2仅为0.220 0,而所提方法的反演精度R2可达0.914 6, 模型具有出色的估算能力,表明在去除环境因素对野外光谱影响基础上,综合利用野外光谱与实验室光谱的铁氧化物特征谱段建模能够显著提高Pb含量的反演精度。 相似文献
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针对平差问题同时含有实数域参数和复数域参数的情形,提出了实参与复参混合的测量平差建模思路,并导出了相应的混合域最小二乘平差方法。该方法统一概括了实最小二乘和复最小二乘方法,其估计过程包括两步:基于零空间算子的实参数平差估计和复数平差模型的复参数估计。通过等价变换将实数域投影变换模型、直接线性变换模型分别重构为相应的混合域平差模型,有效降低法方程求逆维数,从而提高建模和平差计算效率。应用结果及分析验证了本文所提方法的正确性和有效性。 相似文献
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黄浦江水质指标与反射光谱特征的关系分析 总被引：16，自引：0，他引：16
利用地物光谱测量技术及同步配套的常规水质采样分析实验，对上海市黄浦江全河段水体进行调查研究。共选取31个典型站位进行了光谱测量和同步水质取样，每个测点分析了9个水质指标，包括TP，TN，CODMn，CODCr，NH3-N，BOD5，DO，悬浮物浓度和浊度。各水质参数之间存在较大的相关性，以总氮（TN）和悬浮物浓度两个水质指标为例，分析了这两个水质指标与单波段归一化反射率、反射率的一阶微分、不同波段之间反射率的比值以及反射率取对数等之间的相关关系，给出了以上两个水质指标的单波段归一化反射率、一阶微分反射率识别的特征波段，以及两个波段比值的最佳波段组合。建立了常规水质参数与水体光谱反射率之间的关系模型，为利用遥感技术监测水环境提供了基础。 相似文献
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水体光谱测量与分析Ⅰ：水面以上测量法 总被引：152，自引：9，他引：152
水色遥感的基础之一是水体光谱特征测量与分析。水体光谱特性包括两个方面 :表观光学特性(AOPs)和固有光学特征 (IOPs)。该文主要讨论与水色遥感基本参数直接相关的表观光学量的测量与分析。现场表观光谱的测量从方法上可分为两类 :剖面测量法和水表面以上测量法。两种方法相对独立 ,适用范围上具有互补性。该文主要针对水面以上测量法进行讨论。水色遥感一般要求表观光谱特性的测量必须能够导出离水辐射率LW、归一化离水辐射率LWN、遥感反射率Rrs、和刚好处于水面以下 0 -深度的辐照度比R等。国际上有关水色的测量规范中 ,仅有针对大洋一类水体的。中国的近岸水体和湖水绝大部分是二类水体 ,因此该文也将对二类水体光谱测量的有关参数化问题进行讨论。同时 ,对数据分析处理中的一些关键参数的确定 ,提出新方法 相似文献
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基于地面光谱的海涂土壤开发程度评价研究——以浙江省上虞市海涂围垦区为例 总被引：5，自引：0，他引：5
过去 30年间 ,浙江沿海滩涂地不断地被围垦成农用地。为了科学地掌握海涂土壤的变化规律 ,讨论了地面光谱评价海涂土壤开发程度的可行性。以浙江省上虞市北部海涂围垦区作为研究区域 ,根据围垦历史时间的不同 ,将研究区划分成 4个子区域。借助GPS定位 ,样区内大致间隔 1km进行混合采样。分别在实验室内测定土壤理化性质和土壤光谱反射率。理化性质分析结果表明海涂土壤有机质含量低 ,电导率和含砂量高 ,并且随着围垦时间的增长呈现出规律性的变化。 9个吸收波段与土壤电导率、阳离子交换量和机械组成的Person相关分析表明 ,海涂土壤砂粒、粉粒含量与各波段相关性显著。依据不同围垦历史 ,对所有土样进行分组 ,并进行逐步判别分析。判别结果表明 ,处于不同围垦区并具有不同改良程度的土样 ,其光谱数据具有很好的类可分性。对原始样点数据回代到Fisher辨别函数可以获得 86 8%的判别精度 ,而对 2 8个待判土样代入判别函数可获 89 3%的判别精度。从地面光谱研究结果可见 ,相比于常规的野外耗时调查 ,星载或机载遥感探测器有可能作为大范围快速评价盐碱土开发程度的有效潜在工具 相似文献
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基于冠层反射光谱的水稻产量预测模型 总被引：21，自引：0，他引：21
基于地面实测的水稻冠层反射光谱,计算了常用的8个植被指数,并在产量形成生理特征的基础上,系统分析了水稻籽粒产量及其构成因素与各植被指数之间的关系。结果表明,通过单一生育时期或某个生育阶段的光谱植被指数来直接估测产量精度较低。发现叶面积氮指数(叶片氮百分含量与叶面积指数的乘积)的变化趋势很好地反映了产量的形成过程,且与光谱植被指数极显著正相关,基于此建立了水稻的光谱植被指数-累积叶面积氮指数-产量估测模型(VICLANIYieldModel)。并将其与LAD-产量模型、多生育期复合估产模型进行了比较,表明本模型预测精度最高。 相似文献