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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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基于相关系数匹配的混合像元分解算法 总被引:2,自引:0,他引:2
遥感影像中的混合像元不仅影响地物识别和分类的精度,而且已成为遥感科学向定量化发展的主要障碍.为此,人们已经提出了多种混合像元分解算法,其中应用最为广泛的是最小二乘法.该方法虽然具有意义明确、简单易行等特点,但也易受局部噪声、大气效应、环境辐射等因素的影响.本文将混合像元分解问题归结为一个基于光谱匹配的非线性最优化问题,并针对最小二乘法的不足提出了一种新的基于相关系数匹配(spectral correlation matching, SCM)的混合像元分解技术.通过在北京市北三环及其以北区域内案例的研究表明:在城市区域内,利用图像选取终端端元的办法,基于相关系数匹配的混合像元分解算法的总体精度高于带全约束的最小二乘法(LS)的分解结果.对比分析表明:在目标光谱的绝对值整体放大或缩小而光谱形状得到了很好的保持、及局部噪声使得光谱值显著变化但光谱形状得到了一定程度保持时,基于光谱形状的相关系数法可以得到比基于光谱绝对值的最小二乘法精度更高的分解结果. 相似文献
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低阻油层的电测井资料反演与动态侵入模拟 总被引:1,自引:0,他引:1
高矿化度钻井液侵入是造成油层低电阻的重要因素之一,泥浆滤液侵入越深,对测井结果影响越大,甚至造成解释错误或油层漏失.采用非线性最小二乘原理进行电测井反演预处理,并将其同以多相流渗流、对流扩散理论为基础的电测井动态模拟相结合,能更加真实地反映动态侵入特点,获取原状地层真电阻率和流体饱和度,从而有效地改善低电阻率油气层电测井资料的有效性,为低电阻率油层的识别和评价提供可靠的依据. 相似文献
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河流水质随接纳污染物的增多,致使河流水质变差,水体自净能力减弱,从而随着污水量、污染物种类的增多,则严重影响河流下游水质。本文根据河流水质及排污企业的污染物特征,运用弯曲河流稳态混合衰减累计流量(岸边排放)模式,对纳污水体的完全混合距离及断面混合水质进行评价,为流域的环境管理及评价提供科学依据。 相似文献
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应用混合分布研究银川平原地下水埋深对植被的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
银川平原地处西北干旱地区,自然生态环境在西北地区具有典型性。研究银川平原的生态环境,需要研究植被,它反映多种因素的作用。在影响植被的各种因素中,地下水对植被生长的影响非常重要,但将地下水对植被生长的影响进行定量化分离并不容易。近年来,用混合分布函数处理大量数据的方法受到越来越多的关注,但是混合分布函数的参数求解一直比较困难。文章提出了一种基于混合分布函数和数据直方图之间的关系,用最小二乘法估计参数的新方法;并用这种方法,结合银川平原遥感数据中的归一化植被指数NDVI,对地下水埋深与植被生长的关系进行定量分析,得到地下水埋深对植被影响所服从的正态分布密度函数。 相似文献
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根据总体最小二乘(total least squares, TLS)模型理论,提出了一种影像端元光谱可受噪声污染的混合光谱线性扩展模型,并实现了该模型的端元光谱自动迭代提取以及混合像元的限定性分解.实验结果表明,扩展的混合像元分解模型明显优于传统的最小二乘分解模型,总体精度大约提高了10%~20%. 相似文献