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21.
植被波谱空间尺度效应及尺度转换方法初步研究 总被引:8,自引:1,他引:7
基于遥感图像的地物识别需要大量地物波谱数据的支持,而现有地物波谱库中收集到的同一地物的波谱,由于其测量尺度和方法的差异,波谱也存在很大差异.以冬小麦为例,首先介绍了材料波谱、端元波谱和像元波谱这3种不同尺度波谱的概念,并以实验数据分析了不同测量尺度下波谱的差别,以此说明波谱尺度转换的必要性.然后利用物理模型和统计模型建立不同测量尺度下的波谱转换关系.分别验证了SAILH模型和线性光谱混合模型在波谱转换中的精度.研究表明,在大尺度上采用统计模型,在小尺度上采用非线性的物理模型可以解释不同尺度观测植被波谱之间的差异. 相似文献
22.
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
23.
24.
25.
线性最小二乘估计在对非线性函数进行线性近似的过程中会产生模型误差,而一些非线性参数估计方法可能因为函数复杂而难以求导,法方程系数矩阵秩亏或呈病态矩阵时难以求解,非线性迭代解法有时对初始值的选择存在依赖性,不恰当的初始值会导致迭代无法收敛。针对这些问题,引入了模拟退火算法,介绍了该算法的基本原理、计算步骤和收敛性,并以3个控制网平差应用为例,说明该算法具有无需求导求逆,简洁实用,易于编程等优势,并能实现全局优化,获得高精度的平差结果。 相似文献
26.
有色噪声作用下的卡尔曼滤波 总被引:2,自引:0,他引:2
利用GPS载波相位三差观测量进行动态定位(或精密导航),就必须研究有色噪声滤波的理论问题.根据需求,推导了动态噪声、观测噪声为有色噪声的线性系统滤波公式,并证明白噪声卡尔曼滤波是有色噪声卡尔曼滤波的特例,或者说有色噪声的卡尔曼滤波是白噪声卡尔曼滤波的推广. 相似文献
27.
基于整体最小二乘法的线性回归建模和解法 总被引:11,自引:0,他引:11
对基于自变量和因变量误差的回归问题进行了进一步研究,证明了两种方法的实质并未解决同时考虑自变量和因变量的误差问题,其解算结果和不考虑自变量误差的解算结果完全相同.给出了能同时顾及自变量和因变量误差的新的回归模型,并推导了具体的解算方法.算例结果和基于矩阵分解的整体最小二乘法解算方法的结果相同,说明了本文方法的正确性. 相似文献
28.
29.
结合车辆的运动轨迹只能被限制于道路网络上的事实约束,提出了一种基于道路特征的车辆监控数据存储管理方法,存储车辆在道路网特征点处的信息,通过将原始数据中存储的二维地理坐标转换为存储一维的沿道路网的线性参照坐标实现了监控数据和道路网的结合,可极大地节省GPS车辆跟踪数据的存储空间,有利于对车辆数据的进一步分析利用和交通信息的提取. 相似文献
30.
光学图像和雷达图像的IHS融合方法是提取构造信息的一种较好的信息增强方法,这种方法既可以保留波谱信息,又可以增加图像的立体效果。本文以鄂尔多斯盆地杭锦旗—东胜地区一带为研究区,选用光学TM图像和雷达JERS图像进行了IHS融合处理,重点研究了光学图像波段的选取以及雷达图像的预处理过程,并在融合过程中注意通过光学TM图像和雷达JERS图像之间的直方图匹配,以降低其融合后图像的变化差异度,从而使此种融合方法更适用于研究区的构造信息提取。 相似文献