基于耀斑改正的多光谱水深反演方法研究     

沈蔚  纪茜  邱耀炜  吴忠强 《海洋技术学报》2019,38(5)

利用WorldView-2四波段卫星数据和电子海图数据,基于改进的耀斑改正算法和双波段比值算法,反演获得了3处典型海域的浅水水深。通过不同海域、不同耀斑条件下水深反演实验,探讨了RED,NIR波段在典型四波段水深反演中的作用和影响,发现在双波段比值法水深反演中,引入RED+NIR波段进行耀斑改正处理,可以增加珊瑚、海藻等绿色物质覆盖海底的反射率,有效地提高该类海域的水深反演精度。基于耀斑改正的多光谱水深反演方法,适用于中轻度耀斑条件下,水质较清澈的浅海水深反演,可在国内外典型四波段卫星数据水深反演中推广应用。  相似文献   

全球地磁感应测深数据三维反演   总被引：2，自引：0，他引：2       下载免费PDF全文

李世文  翁爱华  张艳辉  李建平  杨悦  唐裕  邹宗霖  李春成 《地球物理学报》2019,62(5):1908-1920

全球地磁感应测深能获得地幔转换带及下地幔上部的导电结构.但目前稀疏的地磁台站分布及部分台站的观测数据稳定性较差,影响了三维反演对地下电性结构的分辨力和反演可靠性.为此,区别于传统的L2-范数反演方法,本文提出并实现了基于L1-范数的地磁测深响应三维反演技术.在反演中,利用L1-范数度量数据预测误差,降低"飞点"数据的影响,将相关系数较小的C-响应估计也纳入反演数据中.三维正演模拟采用球坐标系下的交错网格有限差分法,反演采用有限内存拟牛顿法.文中利用指数概率密度分布函数构造非高斯噪声的合成数据,并采用棋盘模型对反演方法的可靠性进行了验证.之后,我们将本文提出的三维反演方法用于全球129个地磁观测台站的C-响应数据反演,结果表明在地幔转换带深部,中国东北地区为高导电异常,南欧和北非则均为高阻;夏威夷在900km以下为高导;菲律宾海及以东地区在转换带表现为明显的高阻,这些结果与前人研究结果一致.由于采用了更多的台站数据,我们的反演结果还发现一些新的异常:南美洲南端,转换带表现为明显的高导;澳大利亚东南部,地幔转换带深部,也存在一个明显的高导异常,这些异常分布和地震层析成像的低速区一致.因此,L1-范数三维反演能够充分利用全球C-响应数据信息,提高地磁测深对地球深部电性结构的分辨能力,更好的研究全球地幔电性结构.  相似文献   

波段选择协同表达高光谱异常探测算法     

朱德辉  杜博  张良培 《遥感学报》2020,24(4):427-438

高光谱遥感影像具有光谱分辨率极高的特点,承载了大量可区分不同类型地物的诊断性光谱信息以及区分亚类相似地物之间细微差别的光谱信息,在目标探测领域具有独特的优势。与此同时,高光谱遥感影像也带来了数据维数高、邻近波段之间存在大量冗余信息的问题,高维度的数据结构往往使得高光谱影像异常目标类和背景类之间的可分性降低。为了缓解上述问题,本文提出了一种基于波段选择的协同表达高光谱异常探测算法。首先,使用最优聚类框架对高光谱波段进行选择,获得一组波段子集来表示原有的全部波段,使得高光谱影像异常目标类与背景类之间的可分性增强。然后使用协同表达对影像上的像元进行重建,由于异常目标类和背景类之间的可分性增强,对异常目标像元进行协同表达时将会得到更大的残差,异常目标像元的输出值增大,可以更好地实现异常目标和背景类的分离。本文使用了3组高光谱影像数据进行异常目标探测实验,实验结果表明,该方法与其他现有高光谱异常目标探测算法对比,曲线下面积AUC(Area Under Curve)值更高,可以更好地实现异常目标与背景分离,能够更有效地对高光谱影像进行异常目标探测。  相似文献   

广东省统一深度基准项目的设计研究     

江海建  董斌斌  施紫鹏 《地理空间信息》2019,17(7)

根据对广东省现有长期验潮站数量、分布以及水位数据情况的分析,确立了在已有长期验潮站的基础上,采用适当布设短期验潮站的方式,对长期验潮站进行加密补充;建立海区调和常数变化模型,并结合水深数据、卫星测高数据,构建海洋潮汐模型;最终建立深度基准模型的总体设计思路。广东省统一深度基准的建立,可实现深度基准面1985高程模型的构建,相邻测区间水深成果的无缝拼接,沿海水深成果与陆地地形成果的相互转换,GNSS技术下的水深测量(无验潮模式)以及对沿海范围内海岸线和海岛岸线的精确推算。  相似文献   

高光谱图像波段选择的改进二进制布谷鸟算法     

宋广钦  杜正舜  贺智 《测绘通报》2019,(4):43-48

波段选择是高光谱遥感图像分类的重要前提，本文提出了一种用于高光谱遥感图像波段选择的改进二进制布谷鸟算法，通过使用混合二进制编码算法更新子代鸟巢和使用遗传算法交叉方式更新被发现鸟巢两个方面对二进制布谷鸟算法进行改进，找出在图像中起主要作用且相关性低的波段，实现对高光谱遥感图像降维。将本文算法运用于PaviaU数据集和AVIRIS数据集，并与二进制布谷鸟算法、二进制粒子群算法、最小冗余最大相关算法、Relief算法等进行对比分析。结果表明，改进二进制布谷鸟算法波段特征选择效率更高，且选取的波段更具代表性，能够较好地提高后续分类精度。  相似文献   

不同健康状况松针反射光谱特征分析     

邓世晴  刘荣  李存军  陶欢  周静平 《北京测绘》2019,(3)

为利用高分辨率遥感影像实现大面积的枯死松树监测,本研究通过测量不同程度的枯死和健康松针的光谱曲线,结合GF-2遥感影像的波段范围分析其光谱特征与敏感波段,并借助28种光谱指数探究区分健康松树与枯死松树的适宜光谱指数。结果表明:近红外波段(欧氏距离为118.16)是识别枯死松树的最敏感波段。文中使用的28种光谱指数除R_(gre)-R_(blue)、R_(blue)/R_(nir)+R_(gre)、R_(blue)/R_(nir)+R_(red)、R_(blue)/R_(gre)、(R_(blue)-R_(gre))/(R_(gre)+R_(blue))和R_(blue)/R_(red)+R_(gre)这6种光谱指数外,其余22种光谱指数的J-M距离均超过1.90,表现出很好的光谱可分性。研究结果可为构建适用于GF-2遥感影像进行枯死松树监测的植被指数提供理论基础。  相似文献   

水面菲涅尔反射对~761 nm叶绿素荧光估算的影响     

温颜沙  邓建明  毛志华  石静  周杨  鲁婷  陆应诚 《遥感学报》2018,22(3):424-431

叶绿素荧光是光合作用的有效探针,可用于海洋浮游植物的监测与定量评估。太阳诱导叶绿素荧光覆盖可见光—近红外650—800 nm,在～685 nm与～740 nm表现出两个形态不同的荧光峰特征。基于～685 nm荧光峰的叶绿素浓度反演算法较为成熟,但在高悬浮物和高叶绿素浓度的水体中,算法的有效性不足。基于叶绿素荧光在氧气吸收谱段(O2-A)的填充作用,水体遥感反射率光谱～761 nm峰值中包含有太阳诱导叶绿素荧光信号,能用于水体叶绿素浓度的估算,但该反射峰形态特征还取决于传感器的光谱分辨率。本研究基于不同光谱分辨率的大气吸收谱线特征,模拟了水体遥感反射率光谱(750—775 nm)上太阳诱导叶绿素荧光的信号响应特征;分析了利用遥感反射率(～761 nm)计算叶绿素荧光的原理,阐明了不同光谱分辨率条件下水体叶绿素荧光信号在反射光谱上的形态变化规律。采用水面以上测量法获取的离水光谱辐亮度,包含了水面的菲涅尔反射信号,由于真实的菲涅尔系数难以准确测量,这给基于～761 nm处遥感反射率峰值的荧光信号估算带来不确定性影响。研究表明,假定菲涅尔系数为0时,虽然～761 nm叶绿素荧光信号与其浓度具有较好的线性统计关系,但却带来较大的不确定性;这种不确定的影响,在低浓度叶绿素水体中表现明显,在高浓度叶绿素水体中,影响相对较小;准确估算菲涅尔系数,有助于减少这种不确定性影响。对基于遥感反射率～761 nm叶绿素荧光信号的深入探讨,将能推动未来水体叶绿素荧光的识别与利用。  相似文献   

L1范数和分裂Bregman的遥感影像变分融合模型     

侯昕廷  秦前清  孙涛  宋博  付志涛 《测绘科学》2018,(1):11-14,25

目前,一些基于变分的Pan-sharpening方法是通过梯度下降法极小化能量泛函来实现融合,但梯度下降法在靠近极小值时收敛速度会减慢。若变分模型中包含有L1范数的不可微项时,梯度下降法存在鲁棒性不高、计算复杂的问题。该文根据L1范数能保持图像的几何纹理、分裂Bregman对含有L1范数的泛函收敛速度快的特点,在已有的变分模型基础上,将L1范数加入到模型中,构建能量泛函代价函数,并通过分裂Bregman迭代极小化能量泛函。在Worldview-2数据集上的融合结果表明,该方法可以生成同时具有高光谱和高空间分辨率的图像。  相似文献   

利用L₁范数和中位数选取拟准观测值          下载免费PDF全文

赵俊  郭飞霄 《武汉大学学报(信息科学版)》2018,43(8):1242-1248

粗差探测拟准检定法的核心是拟准观测的选取。提出了L₁范数和中位数相结合的方法选取拟准观测值,并设计了相应的准则。首先利用L₁范数方法得到稳健的残差,将其中残差接近于零时对应的观测值直接确定为拟准观测值,然后将余下残差形成新的残差向量,并计算其绝对值的中位数,拟准观测值即为那些余下残差绝对值小于中位数所对应的观测值。GPS网平差和GPS单点定位计算结果表明本文提出的选取拟准观测值的方法有效可行。  相似文献   

基于独立成分分析的高光谱图像降维及分割     

王晶  金安迪 《测绘与空间地理信息》2018,(6):86-90

高光谱图像的高维数给图像的进一步处理带来了困难,为了解决这一问题,本文提出了一种基于独立成分分析的高光谱图像降维分割方法。首先,利用波段子空间划分和标准差对高光谱图像预处理,选择部分波段的高光谱图像作为实验对象;然后利用基于负熵的快速不动点算法对实验数据解混,再根据平均绝对权重系数对波段排序并选取;最后使用模糊C均值聚类算法对降维后的图像进行分割。实验结果表明,该方法能够有效实现高光谱图像降维,并获得较好的分割结果。  相似文献