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241.
Optical remote sensing satellites obtain MS and Pan images simultaneously over the same coverage area. Remote sensing and image processing communities are working on different pan-sharpening methods capable of taking advantage of MS and Pan images. Each remote sensing system has its own advantages and disadvantages, leading to the question ‘Which pan-sharpening method should be used for which type of imagery?’ The aim of this research is to investigate the pan-sharpening performance of PLÉIADES-1A images. For this purpose, pan-sharpened images were generated using PCA, IHS and Brovey Transform which are the most popular pan-sharpening methods. Then, the pan-sharpened images were evaluated quantitatively using Correlation Coefficient, Root Mean Square Error, Relative Average Spectral Error, Spectral Angle Mapper and Erreur Relative Globale Adimensionnelle de Synthése. In addition, pan-sharpened images were evaluated qualitatively by taking object availability and completeness into consideration. 相似文献
242.
海南新村港潟湖表层沉积物粒度特征及其沉积环境 总被引:5,自引:2,他引:3
对2013年8月在海南新村港潟湖采集的表层沉积物样品进行粒度分析,揭示了该区表层沉积物的粒度特征和沉积物类型,结合高空间分辨率的水动力和水深数据,采用系统聚类和主成分相结合的方法划分现代沉积环境。结果表明,研究区表层沉积物主要有4种类型,以粉砂和粉砂质砂为主,分别分布在潟湖中部和近岸浅水区域。沉积物平均粒径变化较大(0~8.0 Ф),均值为4.6 Ф,沉积物随水深增大而逐渐变细;沉积物粒度组分以砂(平均含量43%)和粉砂(平均含量为52%)为主,黏土含量较少,平均含量为5%。聚类结果表明,平均粒径可分为两组:第一组平均粒径均大于5.5 Ф,均值为6.8 Ф;而第二组平均粒径均小于3.5 Ф,均值为2.2 Ф。此外,平均粒径与分选、偏态和峰态系数之间呈现出两种不同的相关关系。研究区大潮和小潮期间的均方根流速(RMSV)均值是7.5和6.9 cm/s,标准偏差分别是15.3和14.9 cm/s。当RMSV大于4 cm/s,RMSV与极细砂(63~125 μm)含量呈明显的正相关关系,这表明RMSV决定了潟湖沉积物中极细砂含量。聚类和主成分分析结果表明,平均粒径、峰态和分选系数是对沉积环境最为敏感的粒度参数组合,同时结合高空间分辨率的水动力和水深数据,将研究区沉积环境划分为3类。这样划分充分考虑了水动力、物源、地形及其相互作用,更能有效地揭示沉积环境的差异,尤其体现了适宜的粒度参数组合和高空间分辨率的水动力数据在沉积环境划分中的重要性。 相似文献
243.
马达加斯加北部地区地广人稀、交通不便、植被稀疏、矿产资源丰富,利用遥感技术提取矿化蚀变信息具有独特的优势和较好的效果。为了对BINARA地区铬铁矿进行遥感找矿预测,文章首先利用Landsat 8遥感数据2、4、5、6波段进行主成分分析提取研究区内基性-超基性岩信息;然后基于实测高光谱数据,采用偏最小二乘回归法建立Fe含量定量反演模型,并利用该模型对Hyperion高光谱遥感数据进行计算,提取研究区内Fe含量异常信息;最后根据综合遥感异常信息以及野外调查验证结果,确定研究区内的Fe含量为一级异常的区域作为预测区。 相似文献
244.
噪声分析对GPS时间序列分析有着重要影响,然而针对时间跨度较长的大尺度GPS网的共模误差相关研究较少。本文选取了平均基线长度大于2000 km的欧洲地区9个GPS台站2006-2014年的数据,使用主成分分析法剔除坐标时间序列的共模误差,同时利用极大似然估计的方法对滤波前后的时间序列进行了噪声分析。结果表明,欧洲地区广域GPS网的噪声模型存在多样性,各个分量具有不同的噪声特性,主要表现为白噪声+闪烁噪声、白噪声+幂率噪声,少部分台站N、E两个方向含有随机漫步噪声。经过空间滤波后,部分台站最优噪声模型发生改变,但仍以白噪声+闪烁噪声、白噪声+幂率噪声为主。滤波对N、E方向速度场影响为0.2 mm/a,U方向速度场影响为0.5 mm/a。 相似文献
245.
Modelling of the groundwater hydrological behaviour of the Langueyú creek basin by using N‐way multivariate methods 下载免费PDF全文
Rosario Soledad Barranquero Rafael Pardo Marcelo Varni Alejandro Ruiz de Galarreta Marisol Vega 《水文研究》2014,28(17):4743-4755
The groundwater hydrochemical behaviour of the Langueyú creek basin (Argentina) has been evaluated through a systematic survey, followed by application of hydrological and chemometric multivariate techniques. Ten physicochemical parameters were determined in groundwater samples collected from 26 wells during four sampling campaigns (June 2010; October 2010; February 2011 and June 2011), originating a tridimensional experimental dataset X . Univariate statistical and graphical hydrochemical tools (contour maps and Piper diagrams) applied to individual campaigns, allowed to reach some preliminary conclusions. However, a best visualization of the aquifer behaviour was achieved by applying Principal Component Analysis (MA‐PCA) and N‐way PCA procedures, Parallel Factor Analysis and Tucker3. Results were consistent with two‐term models, being Tucker3 [2 2 1] the most adequate, explaining a large amount of the dataset variance (50.7%) with a low complexity. The first Tucker3 [1 1 1] interaction (38.2% of variance) is related with (i) calcium/magnesium versus sodium/potassium ion exchange processes; (ii) an increase of ionic concentration and (iii) a decrease of nitrate pollution, all processes along the direction of the groundwater flow. The second [2 2 1] interaction (12.5% of variance), accounts for the predominant role played by conductivity, bicarbonate and magnesium in the dataset. The seasonal variations are closely related to concentration/dilution phenomena originated by the variations of the phreatic levels, although this point will require additional sampling to establish a definitive hydrochemical model. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd. 相似文献
246.
247.
Hierarchical clustering analysis and principal component analysis (PCA) methods were used to assess the similarities and dissimilarities of the entire Excitation-emission matrix spectroscopy (EEMs) data sets of samples collected from Jiaozhou Bay, China. The results demonstrate that multivariate analysis facilitates the complex data treatment and spectral sorting processes, and also enhances the probability to reveal otherwise hidden information concerning the chemical characteristics of the dissolved organic matter (DOM). The distribution of di.erent water samples as revealed by multivariate results has been used to track the movement of DOM material in the study area, and the interpretation is supported by the results obtained from the numerical simulation model of substance tracing technique, which show that the substance discharged by Haibo River can be distributed in Jiaozhou Bay. 相似文献
248.
249.
PCA、ICA和Gabor小波决策融合的SAR目标识别 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种基于主成分分析(PCA)、独立分量分析(ICA)和Gabor小波决策融合的合成孔径雷达SAR(Synthetic Aperture Radar)图像目标识别方法。首先用PCA、ICA和Gabor小波变换分别对SAR目标图像提取特征向量,再用3个支持向量机分类器分别对3种方法提取得到的特征向量分类,通过基于等级的决策融合方法对3个支持向量机分类器的输出进行决策融合,得到最终类别决策结果。采用MSTAR数据库中3个目标进行识别实验,实验结果表明,PCA、ICA和Gabor小波决策融合后得到的识别率高于单独用其中任何一个特征得到的识别率。因此,该方法可提高目标的正确识别率,是一种有效的SAR图像目标识别方法。 相似文献
250.