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| 植物叶片生化组分遥感反演的主成分变换算法 | |
| 作者单位： | ;1.江苏师范大学城建与环境学部城乡规划与设计研究院;2.中国科学院上海技术物理研究所;3.苏州市数字城市工程研究中心有限公司 |
| 摘 要： | 主成分分析(PCA)算法是一种常见的高光谱数据特征提取方法。针对PROSPECT辐射传输模型反演问题,尝试了两种PCA算法来对高光谱数据进行变换,进而反演植被生化组分含量。反演结果表明:两种PCA反演算法均能对传统反演算法中干物质难反演的问题有所改善;分块主成分算法比全局主成分算法具有更好的反演效果。 |
| 关 键 词： | 高光谱遥感 主成分分析 PROSPECT模型 生化组分 反演 |
Remote Sensing Inversion of Leaf Biochemical Components through PCA Algorithm |
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