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672.
673.
叶片生化组分浓度对单叶光谱影响研究——以2100nm吸收特征的碳氮比反演为例 总被引:13,自引:0,他引:13
运用连续统去除法和波深归一化方法对构成植物叶片碳氮比的基本因素——总碳和总氮浓度进行深入研究,对其组成物质的浓度差异在2030—2220nm区间内光谱响应的物理机制进行深入分析。在对多组典型叶片的对比分析后发现,经连续统去除后的相对反射率光谱中可以明显观察到碳、氮浓度差异造成的影响,而其影响与纤维素、木质素和蛋白质在此范围的吸收特征密切相关。其中,以纤维素和木质素为代表的碳浓度的影响主要体现在2030—2050nm区间,而以蛋白质为代表的氮浓度的影响则体现在2054nm和2172nm附近存在的斜率突变上。另外利用波深归一化方法再次证明了氮浓度对2054nm和2172nm处光谱特征的影响,进一步证实蛋白质双峰特征在光谱上的响应,并通过相关分析和回归分析验证了相对反射率光谱与碳氮比之间的定量关系。 相似文献
674.
A Neural Network Based Single Footprint Temperature Retrieval for AtmosphericInfrared Sounder Measurements and Its Application to Study onStratospheric Gravity Wave 下载免费PDF全文
Satellite hyperspectral infrared sounder measurements have better horizontal resolution than other sounding techniques as it boasts the stratospheric gravity wave (GW) analysis. To accurately and efficiently derive the three- dimensional structure of the stratospheric GWs from the single-field-of-view (SFOV) Atmospheric InfraRed Sounder (AIRS) observations, this paper firstly focuses on the retrieval of the atmospheric temperature profiles in the altitude range of 20-60 km with an artificial neural network approach (ANN). The simulation experiments show that the retrieval bias is less than 0.5 K, and the root mean square error (RMSE) ranges from 1.8 to 4 K. Moreover, the retrieval results from 20 granules of the AIRS observations with the trained neural network (AIRS_SFOV) and the corresponding operational AIRS products (AIRS_L2) as well as the dual-regression results from the Cooperative Institute for Meteorological Satellite Studies (CIMSS) (AIRS_DR) are compared respectively with ECMWF T799 data. The comparison indicates that the standard deviation of the ANN retrieval errors is significantly less than that of the AIRS_DR. Furthermore, the analysis of the typical GW events induced by the mountain Andes and the typhoon "Soulik" using different data indicates that the AIRS_SFOV results capture more details of the stratospheric gravity waves in the perturbation amplitude and pattern than the operational AIRS products do. 相似文献
675.
黄河三角洲湿地地物精确分类对湿地资源的保护、开发和利用具有重要意义。目前的湿地分类算法大多存在着全局信息利用不足,地物类型边界不易区分等问题,导致分类精度不高。针对此问题,本文提出了基于双路图卷积的黄河三角洲湿地地物分类算法,包括图结构数据构建模块、特征提取与融合模块两部分。图结构数据构建模块,设计欧式图表示光谱值之间的绝对差异,衡量不同地物类型,设计余弦图表达不同像素光谱波形之间的差异,用以区分不同的地物边界;特征提取与融合模块,利用图卷积聚合全局信息,对欧式图利用双层图卷积进行特征提取,对余弦图使用图U-Net网络进行特征提取,之后将两个特征融合,得到同时具有光谱值绝对差异和光谱波形差异的融合特征,最后进行分类。在CHRIS和GF5两个数据集的实验结果表明,本文所提算法在黄河三角洲湿地地物分类中取得了具有竞争力的分类结果。 相似文献
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黄河三角洲湿地地物类型在光谱曲线上差异较小,且在空间上分布零散,呈破碎化特性。现有的分类方法受限于局部感受野难以捕捉到图像的长距离依赖关系,导致在黄河三角洲湿地高光谱影像中分类精度不理想,针对此问题,本文提出了一种光谱-空间联合Transformer模型。光谱和空间支路分别以光谱向量和空间邻域为输入,基于自注意力机制提取全局光谱和空间特征,在两个支路引入多阶特征交互层,实现浅层边缘信息和深层语义信息的融合,最后采用自适应相加的方式将两路特征融合,送入分类器实现最终分类。本文在黄河三角洲湿地高分五号GF-5和CHRIS两幅高光谱影像上验证方法的有效性,实验结果表明,该方法显著提高了湿地分类的精度,在选用3%的样本训练条件下总体精度分别达到了90.90%和94.17%,优于其他分类方法。研究结果可实现黄河三角洲湿地地物类型的高精度分类,为湿地的保护提供技术支持。 相似文献