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1.
遥感陆面温度 (LST)是目前遥感界面临的重要课题 ,组分温度反演则为LST反演的主攻目标。如果混合像元组分间的温度及发射率存在明显差别 ,就可以从多角度热辐射亮度变化中分离出组分温度的信息。在热辐射矩阵模型的基础上 ,讨论了确定可反演参数和反演组分温度的方法 ,并以AMTIS多角度热红外图像为数据源 ,在进行几何和大气纠正后 ,尝试利用矩阵反演方法分解混合像元中的植被和土壤温度。误差分析表明土壤温度反演结果较好 ,但植被温度的反演精度不高  相似文献   
2.
矩阵表达与对象统计特性相结合的组分温度反演方法   总被引:6,自引:0,他引:6  
开放复杂目标体系的热辐射方向性的机理已经由矩阵表达式阐述得很清晰 ,但是在地表组分温度反演中 ,多角度数据间高度相关使得反演问题成为一个相关性病态问题。相关性是提高反演精度的主要障碍。以行播冬小麦为例 ,进一步提出一种利用先验知识 ,将矩阵表达与对象统计特性相结合可以提高反演稳定性和精度的方法 ,模拟实验也验证了这种思路的有效性  相似文献   
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