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为研究不同波段宽度遥感数据对监测水体叶绿素a含量的影响,以太湖水体实测高光谱遥感反射率数据为基础,分析计算不同波段宽度下遥感反射率的归一化值与叶绿素a浓度之间的相关系数。随着波段宽度在75.93nm范围内不断递增,最大相关系数逐渐减小,最大正相关波段向长波方向移动,最大负相关波段向短波方向移动。而波段宽度在31.6nm范围内变化时,最大正相关波段和最大负相关波段都会保持相对稳定。通过对不同波段处相关系数平均值和标准差的对比分析认为,718.77~34.58nm为叶绿素a遥感监测的最佳波段范围。这将对遥感传感器的波段设置,以及实际水体叶绿素a遥感监测时的波段选择,具有重要的参考价值。 相似文献
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太湖水质参数MODIS的遥感定量提取方法 总被引:1,自引:0,他引:1
本文利用MODIS数据的可见光、近红外波段和准实时的地面采样数据,分别利用线性回归模型和神经网络模型反演了太湖的叶绿素a和悬浮物浓度.结果表明,利用MODIS数据的波段组合(M2/M8)和(M2/M9)可估算太湖的叶绿素a浓度;而MODIS数据的波段组合(M12/M17)、(M13/M17)及MODIS(M4)波段能定量估算太湖的悬浮物浓度,但估算精度仍不能满足实际需要.因此,构建了一个以MODIS可见光及近红外波段为输入,以太湖水质参数为输出的2层BP神经网络模型反演太湖的水质参数,大大提高了反演精度. 相似文献
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GML在中国的研究进展 总被引:4,自引:0,他引:4
凭借其开放和可自我描述的格式体系、完善丰富的空间数据表达技术、灵活多变的应用模式生成方法,经过短短几年时间的发展,GML迅速在空间数据的建模、传输与交换、集成与共享和空间互操作等诸多G IS研究与应用方向中发挥着重要作用。本文从国内与GML相关的研究课题、博、硕士学位论文和公开发表的核心期刊中文论文等几个方面,深入分析了GML在中国的研究进展,并就GML规范研究、GML技术研究和GML应用研究三个方面提出了国内GML研究与应用面临的挑战、急需解决的问题。研究结果表明:目前国内形成了众多特色鲜明和高水准的GML研究团队与研究成果,但随着GML研究与应用的逐步开展,国内GML低水平重复性研究工作的弊端也日益暴露出来。因此,丰富与完善GML规范,深化GML技术研究,建立多层次的GML应用技术模式,开展基于GML的空间服务应用,发展GML软件工具,积极参与GML国际规范的修订,将是未来我国研究人员开展GML研究工作的重点。 相似文献
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Landsat5图像的增益、偏置取值及其对行星反射率计算分析 总被引:12,自引:1,他引:11
在对比不同时相的数据或建立遥感反演模型时,往往需要将图像的灰度值转换为反射率。增益和偏置是计算反射率时使用的两个基本参数。如果这两个参数发生偏差,反射率的计算结果就有问题,大气校正和其他相关工作的结果也是不可靠的。根据USGS文档和1995年以来的Landsat5遥感图像,对图像头文件中的增益和偏置参数的取值进行了分析,并按照标准单位将增益和偏置进行了转换。为了分析不同增益和偏置取值对反射率计算结果的影响,对比计算了植被和水体的行星反射率值。对2004年7月26日的太湖地区的TM图像。取值分为4种方案: (1)使用遥感软件ENV14.0计算;(2)使用图像头文件中的参数;(3)使用USGS提供的同期参数;(4)使用USGS提供的2003年前的参数。结果表明,不同增益和偏置取值导致计算结果变化较大。如果以方案3的USGS参数计算的结果为标准,那么,其他方案的相对误差值可从0.2%到20%以上。从各个波段的误差分布看,以第3波段的相对误差最小。从工作成果的可比性角度出发,建议统一使用USGS的增益和偏置参数计算Landsat5图像的反射率。 相似文献
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以南京市1988年TM影像为信息源,组合影像4、5波段得到建筑用地指数(NDBI),采用决策树分类方法对NDBI进行修正,分类提取建筑用地;对照TM影像修改误分的地块后转化为栅格数据,生成50×50个像元大小的格网,统计每个格网单元内的建筑用地率,将该值赋给各个格网单元的几何中心点;采用距离倒数方法由点数据插值得出整个影像范围内的建筑用地区域分异情况,进而反映出不同建筑用地率的辐射影响范围。该方法可定量提取不同建筑用地率的辐射边界,有助于根据单张影像数据分析城市的扩张趋势,可在一定程度上预测城市的发展;对于需要跨江发展的城市(如南京),该方法可以辅助桥梁等过江通道的选址。 相似文献
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基于高光谱遥感反射比的太湖水体叶绿素a含量估算模型 总被引:19,自引:1,他引:19
旨在寻找叶绿素a的高光谱遥感敏感波段并建立其定量估算模型。通过对太湖水体的连续监测,获得了从2004年6月到8月3个月的太湖水体高光谱数据和水质化学分析数据。利用实测的高光谱数据分析计算太湖水体的离水辐亮度和遥感反射比;然后,通过相关分析寻找反演叶绿素a浓度的高光谱敏感波段,进而建立反演太湖水体叶绿素a浓度的高光谱遥感定量估算模型,并用相关数据对模型进行精度分析。研究发现,水体的遥感反射比光谱在719nm和725nm存在两个峰,其中719nm处的峰更明显且稳定。通过模型的对比分析,发现用这两个峰值处的遥感反射比参与建模可以提高叶绿素a的估算精度;并且认为由反射比比值变量R719/R670所建立的线性模型对叶绿素a浓度的估算精度最理想。 相似文献
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