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42.
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
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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
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基于HJ-1A高光谱的黄河口碱蓬和柽柳盖度反演模型研究 总被引:3,自引:2,他引:1
碱蓬和柽柳是黄河口湿地典型的盐生植物类型,是多种保护珍禽的主要栖息地,具有景观尺度较小、分布广且多混生的特点。应用覆盖黄河口北部潮滩的HJ-1A高光谱遥感影像,基于现场测量的端元光谱和从遥感影像中使用顺序最大角凸锥法(SAMCC)自动提取的端元光谱,应用线性光谱分解法(LSU)、正交子空间投影法(OSP)、匹配滤波法(MF)、最小能量约束法(CEM)和自适应一致估计法(ACE)5种不同光谱解混方法进行混合像元光谱解混,对比两种方法得到的端元光谱分别对碱蓬和柽柳盖度的反演能力,并给出相应的反演模型。结果显示:(1)现场测量端元光谱取得了较好的碱蓬和柽柳盖度反演结果,其中应用LSU方法的光谱解混结果与现场测量盖度的决定系数对于碱蓬和柽柳分别达到了0.88和0.95;(2)两种端元获取方式的光谱解混结果中,LSU和OSP方法均获得了较高的相关性,ACE解混方法的相关性都最低;(3)SAMCC方法提取端元光谱对柽柳的分解结果与现场测量盖度的相关性远高于碱蓬。 相似文献
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端元提取是混合像元分解的基础,也是高光谱遥感的研究热点。对于特定区域的高光谱图像应该使用哪种端元提取算法,需要对各种端元提取算法进行客观地评价。作者针对黄河口湿地CHRIS高光谱图像,使用了重建图像与原图像的均方根误差、有效端元数量两个指数对PPI、N-FINDR、VCA、OSP、IEA和SISAL六种典型的端元提取算法进行了评价。结果表明,SISAL算法重建误差最小,仅有其他算法误差的10%~28%;OSP算法识别了具有物理意义的6种有效端元,多于其他算法识别的地物类型,而SISAL算法识别的端元缺乏物理意义。 相似文献
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对目标空间三维—光谱信息的高分辨一体化获取与应用,是对地观测技术发展的前沿科学问题。结合高光谱成像与激光雷达测距的技术优势,对地观测多光谱/高光谱激光雷达遥感技术手段应运而生,并成为遥感技术未来发展的重要方向。本文分3个阶段详细回顾了对地观测高光谱激光雷达系统的发展历程,并针对其独有数据类型阐述了数据处理研究方面的探索研究。最后,重点分析了高光谱激光雷达在测绘领域、农林业领域的重大应用潜力,展望了未来对地观测高光谱激光雷达发展面临的机遇和挑战。 相似文献
48.
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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
50.
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