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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
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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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基于钻孔数据的三维地质建模与可视化研究 总被引:8,自引:1,他引:7
三维地质模型能够完整准确地表达复杂地质现象的边界条件及地质体内含的各种地质构造,直观地再现地质单元的空间展布及其相互关系,最大限度地提高地质分析的直观性和准确性,因此三维地质建模已引起地质、采矿、岩土工程等诸多领域的日益重视。笔者在综合考察多种建模方法的基础上,结合工程实践,提出了一种实用的工程地质三维建模实施方法。该方法以钻孔资料和地质剖面数据为三维地质建模的源数据,允许用户手工修正模型剖面地层分界线,从而实现对建模过程的干预和控制,克服了单纯依靠钻孔数据建模结果不精确且难以修正的问题。最后,通过一个研究实例展示了该方法的实际建模效果。 相似文献
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氮气、氧气和空气水合物的合成及其拉曼光谱特征 总被引:1,自引:0,他引:1
在-20℃和不同的压力下,在实验室内分别合成了氮气水合物(16MPa)、氧气水合物(13MPa)和空气水合物(15MPa),并对其N—N和O—O键伸缩振动的拉曼光谱特征进行了研究。结果表明,人工合成的水合物中的N—N和O—O键的拉曼位移与天然的空气水合物中的数据十分接近。在氮气水合物和空气水合物中,N—N键的拉曼峰值均为2322.4cm-1;O—O键的拉曼峰值在氧气水合物和空气水合物保持一致,均为1547.8cm-1。空气水合物分解的拉曼谱图表明,它不是氮气水合物和氧气水合物组成的混合物,而是由氮分子和氧分子共同生成的单一水合物,氮分子和氧分子同时进入水合物的大笼和小笼中。与空气中的氮、氧比例相比,水合物中氧分子明显富集,氮分子和氧分子的比例为2.4∶1。 相似文献
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