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非同温混合像元红外辐射存在尺度效应,基于尺度的基本影响因素,本文利用大气校正法进行地表温度反演,用最邻近法进行地表温度的升尺度,分析尺度对反演精度的影响。结果表明:用该方法进行地表温度反演精度较高,有85.15%像元的精度在2℃以内,但是水体反演精度较差。尺度对地表温度反演有一定影响,如何确定合适的尺度和研究出针对水体表面温度反演较好的方法是今后研究的重要方向。 相似文献
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陆面温度反演的新进展 总被引：14，自引：0，他引：14
指出了利用多通道数据反演陆面温度所存在的问题,在说明非同温混合像元热辐射方向性规律的基础上,对利用多角度数据进行陆面组分温度反演进行了可行性分析。 相似文献
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利用遗传算法优化神经网络实现混合像元组分参数的反演 总被引：1，自引：1，他引：0
《遥感学报》2000,4(Z1):31-37
采用热红外多波段遥感数据反演陆面温度(LST),由于波段间信息高度相关,以及难以直接反演混合像元组分温度,使得LST的反演精度和应用价值都受到很大的限制.在建立非同温混合像元热辐射方向性模型基础上指出,热红外多角度遥感提供了反演组分温度的可能性,但是,由于该模型是采用蒙特卡洛方法模拟而建立起来的数值概念模型,采用一般反演方法很难同时提取所有参数信息.为了有效获取各参数信息,使用神经网络模型.由于待反演参数中,组分温度、土壤比辐射率和叶面积指数(LAI)都是多角度辐射亮度的非线性函数,然而,使用经典的误差后传(BP)算法容易陷入局部最优解区域;虽然遗传算法(GA)可以搜索到全局最优解,但在微机上实现算法速度太慢,因此,采用GA训练神经网络,得到网络权重,然后再以GA训练得到的权重作为BP算法的初始权重,继续训练神经网络,直到获得满意结果.这样既可以发挥BP算法快速寻优的特点,又能得到网络权重的最优组合.数值模拟的结果表明,基于非同温混合像元热辐射方向性模型,采用GA优化的神经网络模型反演多维参数效果比较理想. 相似文献
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连续植被的热辐射方向性 总被引：2，自引：0，他引：2
正确认识非同温混合像元热辐射方向性规律是利用多角度遥感数据反演像元组分温度的前提。论文基于局地热平衡条件和组分有效发射率概念探讨了连续植被的热辐射方向性模型。模型表明同温下的热辐射方向性只决定于连续植被体系总有效发射率的方向性，它是各组分有效发射率的和，决定于植被叶面和土壤表面的发射率、冠层结构参数。在非同温状况下，组分温度通过组分有效发射率调节体系的辐射亮度方向变化。模型解释了热辐射中孔穴效应问题。并通过蒙特卡罗逆向模拟从微观探讨了热辐射方向性与植被叶面和土壤表面的发射率、冠层结构参数的关系，并对孔穴效应引起体系发射率的增量和辐射亮度的增量进行了模拟分析。结果表明，对于球面型连续植被，叶面和土壤表面发射率值分别取0.98和0.94时，垂直方向上孔穴效应使体系的总有效发射率有0.01-0.025幅度的增值。当连续植被处于20℃同温状况时，孔穴效应引起的辐射亮度增量基本上都在0.8℃以上，最高可达到1.3℃。 相似文献
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非同温表面热辐射方向性LSF概念模型的野外试验验证 总被引：2，自引：1，他引：1
《遥感学报》2000,4(Z1):81-85
用禹城矮杆冬小麦的热辐射方向性实地测量数据,验证LSF非同温表面热辐射方向性概念模型.小麦结构造成的方向比辐射率用辐射传输模型经基尔霍夫定律得到,视在温差引起的方向比辐射率用间隙率模型计算.结果表明LSF概念模型正确描述了非同温像元的热辐射方向性. 相似文献
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提高混合像元线性分解精度的一个关键点在于改善端元光谱矩阵的构成。本文提出一种基于光谱多尺度分割特征的混合像元分解方法。首先在分割段内离差平方和最小准则下,对高光谱影像的光谱进行多尺度分割,并以各分割段中对应像元的光谱平均值为光谱特征,最后以限制性的最小二乘方法估计出混合像元的组分。模拟与真实数据的实验结果表明,本文方法能够较大的提高遥感影像混合像元的分解精度,并且优于光谱维小波特征的分解。 相似文献
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基于混合熵模型的遥感分类不确定性的多尺度评价方法研究 总被引：2，自引：1，他引：1
不确定性是影响遥感图像分类质量的最主要因素,针对在遥感图像分类过程中同时存在随机不确定性和模糊不确定性的特点,提出基于混合熵模型来综合测度这两种不确定性的方法,并建立起多尺度的评价指标.在分析混合熵模型基本原理的基础之上,提出利用特征空间的和模糊分类器的统计数据来建立信息熵、模糊熵以及混合熵的方法.同时,在像元和类别尺度上,分别建立像元混合熵和类别混合熵的指标对分类不确定性进行评价.最后,应用湖北省黄石市的遥感影像对上述评价方法进行验证分析,实验结果表明,混合熵模型能有效地反映分类过程中随机不确定性和模糊不确定性的综合影响,并从不同尺度反映出遥感影像分类的质量问题. 相似文献