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排序方式: 共有2449条查询结果,搜索用时 15 毫秒
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传统的混合像元分解算法认为每个像元都包含图像中所能提取的全部端元组分,但这并不符合实际情况。实际上图像中大多数混合像元仅由少部分端元混合而成。由于端元提取精度及噪声的影响,采用全部端元对混合像元进行分解,会使得混合像元中实际并不存在的端元的丰度估计值不为零,分解结果存在较大误差。由于混合像元大多存在于不同地物的交界处,基于此,本文提出了一种结合图像的空间信息选取混合像元最优端元子集的方法。利用一个空间结构元素,从混合像元的附近邻域开始搜索,将搜索到的纯净像元光谱与所提取的图像端元光谱进行对比,并确定混合像元的端元子集进行分解。根据RMSE大小和变化情况,逐步扩大结构元素的大小,不断调整搜索范围,直至得到最优端元组合。模拟数据和真实数据的试验结果表明,该方法相比传统的全端元光谱分解方法,在总体上获得了更好的分解效果。 相似文献
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现有像元二分模型MODIS植被覆盖度模型因其形式简单、适用性较强的特点被广泛应用于区域植被覆盖度(FVC)的估算。然而,研究表明在沙漠和低植被覆盖的西部干旱区,从250 m的影像上很难精准地获取NDVIveg(全植被覆盖植被指数)和NDVIsoil(全裸土区植被指数)参数。利用常用的直方图累计法获取模型所需参数NDVIveg和NDVIsoil,估算结果存在普遍高估现象。为此,本文首先引入同期获取的GF-2号卫星数据,从GF-2号影像上提取植被覆盖像元;然后,利用Pixel Aggregate方法重采样至250 m分辨率,获取250 m空间分辨率下纯植被和纯裸土像元;最后,将纯植被和纯裸土像元各自空间位置相对应的MODIS NDVI数据最大值作为模型所需NDVIveg和NDVIsoil参数,实现研究区内植被覆盖度的估算。试验通过与线性回归法、多项式回归法和直方图累计像元二分模型法估算结果进行精度对比,结果表明:利用GF-2影像辅助的像元二分模型,精准地获取了低植被覆盖区NDVIveg和NDVIsoil模型参数,提高了干旱区植被覆盖度的估算精度,并有效地抑制了受稀疏植被影响NDVI在干旱区普遍偏高问题导致的FVC高估的现象。 相似文献
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地表自然电位对地下污染渗流及微生物参与的氧化还原活动等过程较为敏感,自然电位异常的观测和解释在地下污染物监测应用中受到特别关注.有针对性地开展有机污染物氧化还原电位数值模拟工作,是后续反演解释的基础,能提高自然电位法在环境污染问题中的应用效果.基于三角形有限元及四边形无限元,改进了二维有限元-无限元耦合法,使之适应自然... 相似文献
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