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经验模态与小波分解在光学遥感内波参数提取中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
内波遥感参数提取是利用遥感影像研究海洋内波的重要手段,通过提取内波的基本参数可以对海洋内波的生成与传播机制进行进一步的研究。提出了利用经验模态分解、小波分解与高阶多项式拟合从光学影像中提取内波半波宽度的方法。经验模态分解与小波分解对内波剖面数据进行尺度分解,根据归一化方差最大来提取内波分量;多项式拟合基于内波剖面的亮暗条纹变化完全由内波调制的假设,对数据进行拟合,并根据一阶导数来提取半波宽度。用南海北部东沙岛附近2004年7月10日的中-巴资源卫星(China-Brazil Earth Resources Satellite,CBERS)影像对方法进行了验证。结果表明,3种方法能较好地提取所需参数,获取的内波半波宽度具有较好的一致性;上述方法在处理非平稳及非线性遥感数据上,具有非常明显的优势。基于一维非线性内波理论,通过提取的内波半波宽度,辅以水深和混合层深度数据,反演了内波的振幅。 相似文献
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以三亚湾泰莱藻为例, 对海草光谱特征进行分析。结果表明, 450—780nm是海草光谱主要敏感波段, 其波段内的导数光谱是海草叶面积大小序列辨别的有效依据。一阶导数获得的红边与叶片叶绿素a浓度密切相关。 海草在625nm、675nm 两处出现明显的导数特征峰, 两峰峰值相差较大; 其优势特征峰分布在550nm、700nm、750—780nm。实际应用中, 此特征可作为海草底质分类的识别条件, 与海草覆盖率和光谱特征的关系相结合, 可对大量的遥感数据进行识别, 从而达到大尺度遥感监测海草分布和动态变化的目的。 相似文献
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