赤潮生物种类特征光谱获取技术   总被引：1，自引：0，他引：1  

范学炜  张汉德 《海洋科学进展》2002,20(2):83-90

较为系统地研究了赤潮生物水体反射率曲线获取方法。通过对 2类反射率反演方法得出的反射率曲线与实际反射率曲线进行比较 ,得出在不具备大气环境参数的情况下 ,经验线性法的反演结果与实际反射率曲线最接近的结论 ,并进一步对正常海水和赤潮生物水体的光谱特性进行分析 ,提取出赤潮生物水体的特征光谱。这是进行赤潮监测和识别的重要前提  相似文献   

高光谱遥感影像混合像元分解研究进展   总被引：6，自引：1，他引：5  

蓝金辉  邹金霖  郝彦爽  曾溢良  张玉珍  董铭巍 《遥感学报》2018,22(1):13-27

受高光谱成像仪低空间分辨率及复杂地物的影响,高光谱遥感图像存在大量混合像元。为提高地表分类精度以及满足亚像元级目标探测的需求,混合像元分解技术一直是高光谱遥感研究热点之一。本文主要对高光谱混合像元分解技术中的核心问题:端元数目估计、端元提取算法、丰度估计算法进行综述,系统地分析了各种典型算法的原理及优缺点,进一步阐述研究过程中建立高精度遥感混合反演模型与遥感产品业务化中的混合像元分解技术难题,同时针对今后混合像元分解技术发展方向,指出在继续引入新型算法理论方法基础上,结合用户应用需求,推进高光谱混合像元分解算法业务化应用,为高光谱遥感工程化应用提供支持。  相似文献   

基于高光谱数据的甘肃花西山金矿蚀变特征分析与找矿预测应用     

赵佳琪 《地质与勘探》2023,59(1):122-133

利用地物光谱仪识别具有光谱诊断性吸收特征的蚀变矿物,并分析其空间分布及组合特征,是后续利用航空、航天高光谱遥感开展找矿预测的重要理论依据。本文以位于甘肃柳园地区花牛山矿集区的花西山金矿床为例,首先利用FieldSpecPro FR便携式光谱仪对采集样品进行光谱测量,通过The Spectral Geologist 8软件对获得的光谱数据进行分析解译,揭示了与矿化关系密切的地表蚀变矿物为绢云母（白云母和多硅白云母）+黄钾铁矾+赤铁矿+针铁矿,外围蚀变矿物主要为绢云母（钠云母）+绿帘石+绿泥石+蒙脱石+水铝石。基于这一认识,对矿区及周边开展CASI/SASI航空高光谱遥感蚀变矿物信息提取,综合地表及航空高光谱解译信息,建立了花西山式金矿床的高光谱遥感找矿预测模型,并基于该找矿预测模型在外围圈定了预测区1处,经野外查证,预测区内发现有明显金异常。研究结果表明,在分析和总结调查区成矿地质背景和蚀变特征的基础上,结合高光谱遥感信息可快速地、更有针对性地发现成矿有利区段,为矿产勘查部署提供重要参考资料。  相似文献   

基于可见—近红外反射光谱的典型农田重金属污染风险分类研究     

李全坤  赵万伏  文宇博  郭超  刘连文  季峻峰 《高校地质学报》2022,28(6):799-813

对于人为因素或自然因素造成的农田土壤重金属元素污染,需要进行大面积的土壤环境质量调查和分类管控,然而传统的采样测试方法存在工作量大、代价高等问题。可见—近红外（Vis-NIR）反射光谱是一种快速低成本获取土壤理化信息的手段。为研究Vis-NIR反射光谱预测模型划分土壤重金属污染风险类别的能力,文章以典型人为污染地区（浙江温岭）和典型地质高背景地区（广西横县）的390份农田土壤为样本,测定8种重金属元素（As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb和Zn）的含量和pH值,并测定土壤Vis-NIR光谱。使用偏最小二乘（PLS）和支持向量机（SVM）算法建立回归模型,对土壤重金属含量和pH值进行预测,并基于预测值进行土壤重金属污染风险分类。结果显示,温岭土壤主要污染元素Cd和Cu的光谱模型回归预测偏差（RPD）分别为1.23和1.19,预测机制与有机质有关。横县土壤主要污染元素As和Cd的RPD分别为1.98和1.93,预测机制与铁氧化物和粘土矿物有关。地质高背景土壤重金属与铁氧化物的正相关性普遍较强,使得光谱模型对重金属含量预测准确度较高。温岭和横县土壤pH值的光谱模型RPD分别为1.76和1.68。土壤重金属污染风险光谱分类的总体 准确度分别为75.0%~100%（温岭）和80.0%~100％（横县）。将Vis-NIR光谱与遥感技术相结合,对农田土壤重金属污染风险进行快速分类总体是可行的。  相似文献   

一种非监督快速端元提取方法     

陈伟  余旭初  刘伟  杨国鹏 《测绘科学》2009,34(5)

正交子空间投影(OSP)方法广泛用于目标与背景的分离之中,对于高光谱影像,OSP可用于目标提取和混合像元分解,但缺点是需要端元的先验知识。针对这一问题,本文基于OSP的原理提出了一种非监督快速端元提取方法。实验使用模拟高光谱数据和由OM ISⅠ获取的真实高光谱数据,结果精度令人满意,证明了本文算法进行端元自动提取的可行性。  相似文献   

高光谱遥感的物质组分和物质成分反演的应用分析     

王润生 《地球信息科学学报》2009,11(3):261-267

高光谱遥感的最大特点是可以提取和重建像元光谱,从而依据光谱特征直接识别地物类型、地物组成,乃至地物的成分,反演地物的物理、化学参量。本文阐述了高光谱的光谱识别方法所能探测的岩石、土壤、植被和人工建筑物的物质组分或成分;另外,与多光谱相比较的角度,讨论了高光谱图像地物特征识别和物质成分反演等技术方法的应用。  相似文献   

The application of hyperspectral remote sensing to coast environment investigation   总被引：1，自引：0，他引：1  

ZHANG Liang  ZHANG bing  CHEN Zhengchao  ZHENG Lanfen  TONG Qingxi 《海洋学报(英文版)》2009,28(2):1-13

Requirements for monitoring the coastal zone environment are first summarized. Then the application of hyperspectral remote sensing to coast environment investigation is introduced, such as the classification of coast beaches and bottom matter, target recognition, mine detection, oil spill identification and ocean color remote sensing. Finally, what is needed to follow on in application of hyperspectral remote sensing to coast environment is recommended.  相似文献   

Assessing the performance of two unsupervised dimensionality reduction techniques on hyperspectral APEX data for high resolution urban land-cover mapping     

《ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing》2014

Despite the high richness of information content provided by airborne hyperspectral data, detailed urban land-cover mapping is still a challenging task. An important topic in hyperspectral remote sensing is the issue of high dimensionality, which is commonly addressed by dimensionality reduction techniques. While many studies focus on methodological developments in data reduction, less attention is paid to the assessment of the proposed methods in detailed urban hyperspectral land-cover mapping, using state-of-the-art image classification approaches. In this study we evaluate the potential of two unsupervised data reduction techniques, the Autoassociative Neural Network (AANN) and the BandClust method – the first a transformation based approach, the second a feature-selection based approach – for mapping of urban land cover at a high level of thematic detail, using an APEX 288-band hyperspectral dataset. Both methods were tested in combination with four state-of-the-art machine learning classifiers: Random Forest (RF), AdaBoost (ADB), the multiple layer perceptron (MLP), and support vector machines (SVM). When used in combination with a strong learner (MLP, SVM) BandClust produces classification accuracies similar to or higher than obtained with the full dataset, demonstrating the method’s capability of preserving critical spectral information, required for the classifier to successfully distinguish between the 22 urban land-cover classes defined in this study. In the AANN data reduction process, on the other hand, important spectral information seems to be compromised or lost, resulting in lower accuracies for three of the four classifiers tested. Detailed analysis of accuracies at class level confirms the superiority of the SVM/Bandclust combination for accurate urban land-cover mapping using a reduced hyperspectral dataset. This study also demonstrates the potential of the new APEX sensor data for detailed mapping of land cover in spatially and spectrally complex urban areas.  相似文献   

高光谱遥感土地质量指标信息提取研究进展     

姚阔  郭旭东  周冬  南颖  石晓平 《地理与地理信息科学》2014,30(6)

高光谱遥感技术已成为提取土地质量指标的前沿技术之一。该文回顾了国内外高光谱遥感技术在土地质量指标提取中的研究进展,总结归纳了作为土地生态系统载体的土壤属性质量指标和反映生态系统结构功能的质量指标中的土壤有机质、全氮、土壤水分、铁氧化物、土壤重金属、土壤质地、土壤盐分、植被覆盖度、生物量、指示种10个指标的提取、敏感波段选择与反演方法,指出研究中存在的问题,最后展望了高光谱遥感技术在土地质量指标提取研究中的应用前景。  相似文献   

天宫一号高光谱数据辐射校正的CUDA并行优化     

赵海娜  吴远峰  张兵 《遥感学报》2014,18(Z1):49-55

高光谱图像经过辐射校正后,消除了探测元的响应差异,能更好地满足专题信息提取的数据要求.利用探测元的列均值、列标准差等统计信息对天宫一号高光谱短波红外数据进行辐射校正检验,并基于GPU CUDA计算模型对均值归一化、矩匹配、相邻列均衡等3种相对辐射校正算法进行了并行计算优化.通过辐射校正计算流程拆分,CPU控制流程逻辑,GPU执行数据级并行计算,并建立CUDA的计算单元与数据单元的映射关系,获得5—7倍的计算加速比,这些辐射校正算法依据图像自身统计信息,且易于进行并行计算优化,满足实时校正的处理时效要求,为未来高光谱数据在轨实时辐射校正提供了新思路.  相似文献