土壤有机质光谱特征研究

对在宜兴市和横山县采集的174个土样400nm～2500nm波段的光谱曲线进行了研究。为了有效去除背景噪声对目标光谱的影响，并将非线性关系线性化，首先对土壤光谱进行了14种变换，然后运用光谱微分技术、逐步回归分析等方法研究了土壤光谱反射特性与土壤有机质之间的关系。结果表明，反射率对数的一阶微分这一变换形式对土壤有机质含量最为敏感。建立了相应的回归预测模型，模型方程判定系数达到0．885，较好地利用土壤光谱反射特性预测了土壤有机质的含量。     

不同尺度反演土壤重金属铜含量研究

采用实测土壤高光谱遥感数据和多光谱遥感影像数据采用单元回归分析法对土壤重金属铜含量建立反演预测模型。利用单元回归分析法分别建立模型,得出高光谱的最佳预测波段是R_(942),模型决定系数R2=0.634,多光谱最佳预测波段为B2,模型决定系数R2=0.625。通过显著性检验,均达到显著水平。结果表明多光谱遥感影像数据在本研究区内具有预测重金属铜含量的能力。     

绿洲农田典型盐碱斑光谱特征与盐分反演建模

通过野外测定盐碱斑光谱反射率,对光谱数据进行去包络线处理,并分析盐碱斑光谱特征。结合盐碱斑表层土壤电导率,进行盐碱斑电导率和反射光谱相关性分析。结果表明,绿洲农田盐碱斑光谱反射曲线650~700 nm波段为盐碱斑电导率最敏感波段,可通过该波段数据与盐碱斑的电导率建立盐碱斑电导率光谱预测模型。     

土壤含水量高光谱灰色关联度估测模式

针对土壤含水量高光谱估测中的不确定性,基于灰色系统理论,建立土壤含水量灰色关联度高光谱估测模式。首先根据光谱特征因子的非时间数据序列特性,利用基于加权距离的灰色关联度计算方法,构建灰色关联度预测模型;然后利用识别残差建立修正模型,提出了具有残差修正的灰色关联度预测模式,并应用于山东省泰安市土壤水含量高光谱估测。结果表明,检验样本的平均相对误差为3.614%,而基于经典的灰色关联模式和线性回归模型的平均相对误差分别为4.762%和6.841%。应用实例说明提出的模式是有效的。     

动态调整权重的光谱匹配测度法分类的研究

提出了动态调整权重的光谱匹配测度的分类方法，它可以根据不同影像、不同分类目的等自适应调整光谱距离和光谱形状测度在分类中的权重，从而达到正确分类的目的。通过对高光谱影像分类的试验，验证了该方法的正确性。     

土壤钾含量高光谱定量反演研究

为了更快捷准确地进行土壤钾(K)含量的预测,基于土壤高光谱数据和化学元素分析数据,研究土壤光谱与土壤钾含量之间的定量关系.在对土壤原始光谱进行处理分析基础上,提取反射率(R)、反射率倒数的对数(log(1/R))、反射率一阶微分(R')和波段深度(BD)4种光谱指标,运用偏最小二乘回归方法建立相应的预测模型,并对模型进行检验.结果表明,波段深度是估算土壤钾含量最好的光谱指标,其建模精度超过0.85,均方根误差不超过0.1;全波段高光谱分辨率反射光谱具有快速有效估算土壤钾含量的潜力.     

基于光谱相似性的多光谱数据纹理编码算法研究

基于多光谱纹理“映射模式”概念，提出了基于光谱数据相似性的多光谱、高光谱数据的编码方法。利用光谱相似测度对不同类型的纹理进行编码，表征地物的全局纹理特征，将纹理提取的算法扩展到多维光谱图像分析中，提出了多尺度纹理组合算法。试验证明，该方法合理有效，可大大提高分类的准确性和精度。     

成象光谱图象光谱吸收鉴别模型与矿物填图研究

本文提出了一种光谱吸收鉴别模型，拟通过矿物光谱吸收特征的鉴别，在成象光谱上实现矿物直接识别与填图。该模型的核心是光谱吸收指数技术（ＳＡＩ）。从理论上探讨了ＳＡＩ的本质，应用Ｈａｐｋｅ光谱模型讨论了ＳＡＩ与光谱吸收系数（ｄ）以及单散射反照率（ｗ）之间的函数关系，并从成象光谱图象辐射信息传递过程分析了图象ＳＡＩ与光谱吸收深度的关系，而光谱吸收深度与岩石矿物成分含量之间具有定量关系，这显示了ＳＡＩ提取矿物定量遥感信息能力。ＳＡＩ已经成功地应用于ＦＩＭＳ、ＭＡＩＳ和ＧＥＲＩＳ图象处理与矿物填图，本文通过哈图、塔里木、以及澳大利亚松谷的实例研究，表明ＳＡＩ是一种有效的提取矿物类型与丰度信息的方法。     

孤东油田土壤石油类含量的高光谱反演模型

土壤中石油类含量的检测对石油污染的预防与治理具有重要的实际意义。本文首先进行孤东油田土壤样品高光谱反射率的室内测定及石油含量的检测,然后利用单变量预测模型和逐步回归方法分析了土壤光谱特征参数与石油类含量之间的线性和非线性关系,结果表明:包络线分析的第三折线段斜率与石油类含量相关性最好,该段斜率的三次曲线函数为石油类含量的最佳单变量估算模型。标准正态变量变换对光谱的预处理效果最好,利用变换后光谱建立多元模型,其调整的判定系数R²是0.826,总均方根RMSE是0.531,且自变量个数较少,为最优预测模型。本文提出的利用高光谱数据检测土壤中石油类含量的方法,为土壤石油类污染检测提供了一种有效的新思路。     

成像光谱遥感数据的光谱重建研究

成像光谱遥感数据处理中的一个重要环节是大气辐射纠正，它是成像光谱遥感定量化的重要部分，本文推导出一种简单的方法，对高光谱分辨率航空遥感图象进行大气纠正，反射率图像转换及光谱重建，并在地质资源遥感调查中应用，取得很好的效果，同时，对重建的地物光谱中出现的误差，进行了分析。     

Evaluating the robustness of models developed from field spectral data in predicting African grass foliar nitrogen concentration using WorldView-2 image as an independent test dataset

In this paper, we evaluate the extent to which the resampled field spectra compare with the actual image spectra of the new generation multispectral WorldView-2 (WV-2) satellite. This was achieved by developing models from resampled field spectra data and testing them on an actual WV-2 image of the study area. We evaluated the performance of reflectance ratios (RI), normalized difference indices (NDI) and random forest (RF) regression model in predicting foliar nitrogen concentration in a grassland environment. The field measured spectra were used to calibrate the RF model using a randomly selected training (n = 70%) nitrogen data set. The model developed from the field spectra resampled to WV-2 wavebands was validated on an independent field spectral test dataset as well as on the actual WV-2 image of the same area (n = 30%, bootstrapped a 100 times). The results show that the model developed using RI could predict nitrogen with a mean R² of 0.74 and 0.65 on an independent field spectral test data set and on the actual WV-2 image, respectively. The root mean square error of prediction (RMSE %) was 0.17 and 0.22 for the field test data set and the WV-2 image, respectively. Results provide an insight on the magnitude of errors that are expected when up-scaling field spectral models to airborne or satellite image data. The prediction also indicates the unceasing relevance of field spectroscopy studies to better understand the spectral models critical for vegetation quality assessment.     

农作物冠层光谱分析及反演技术综述

农作物的冠层光谱反射率与作物的氮含量、叶绿素含量及叶面积指数等参数之间具有很强的相关性,通过对作物冠层光谱进行分析可反演出作物的生物物理参数,并应用在长势分析、产量预测、病虫害预警等领域。本文首先阐述了作物冠层反射率采集方法,对地面、机载及遥感卫星3个采集层面的优缺点进行了对比;其次给出了植被指数构建原理及常用植被指数,分析了物理模型反演法和统计反演法的复杂度和性能;最后提出了农作物冠层光谱分析及反演技术的下一步发展方向及面临的挑战。     

陀螺经纬仪时间观测数据函数模型的研究

本文运用最小二乘谱分析的原理,对陀螺经纬仪时间观测数据进行分析,提出了一种较以前采用的函数模型更为简便、实用的函数模型,并利用实测数据分析了测时定向方法的精度。     

地球质心运动的频谱分析方法

针对地球质心运动主要是由多种周期运动叠加的特点，依次讨论了谱分析方法中的AR模型谱分析和小波谱分析方法，分别指出：将参数谱分析方法中的AR模型谱分析和非参数谱分析中的小波谱分析相结合产生的小波－AR谱分析以及小波包－AR谱分析方法，在地球质心运动的谱分析中有较好的频率分辨率以及噪声抑制能力。     

Multiresolution fusion of remote sensing images based on resolution degradation model

A new method based on resolution degradation model is proposed to improve both spatial and spectral quality of the synthetic images. Some ETM panchromatic and multispectral images are used to assess the new method. Its spatial and spectral effects are evaluated by qualitative and quantitative measures and the results are compared with those of IHS, PCA, Brovey, OWT(Orthogonal Wavelet Transform) and RWT (Redundant Wavelet Transform). The results show that the new method can keep almost the same spatial resolution as the panchromatic images, and the spectral effect of the new method is as good as those of waveletbased methods.     

重力异常阶方差模型的构建及在扰动场元频谱特征计算中的应用

利用最新的全球引力位模型-EGM2008对经典的重力异常阶方差模型进行了分析比较,分析表明,经典的阶方差模型由于限于当时的观测条件,已经不能准确地描述扰动场元在各个频段的频谱分布。在Moritz阶方差模型基础上,利用EGM2008位模型获得的2160阶阶方差重新构建了新的分段重力异常阶方差模型-TSD模型,该模型与EGM2008位模型计算的阶方差比较其标准差和均值分别为0.25mgal2 、0.0 。利用TSD模型计算了不同频段内大地水准面高、重力异常、扰动重力、垂线偏差四个重力场扰动场元的频谱特征,计算结果表明：扰动场元频谱分布较之传统分析结果有较大的变化,其中重力异常、扰动重力及垂线偏差在中、低频部分的能量有明显的增加而高频及甚高频部分的比重有明显的减少。     

基于高光谱卫星遥感数据的UPDM分析方法

提出了一种用于处理多高光谱卫星数据的UPDM分析方法。研究结果证明．该方法应用干Landsat／TM(ETM^-)、Terra／MODIS和ADEOS—II／GLI等高光谱卫星传感器时．光谱重构均方根误差小于0．029适用于研究高光谱卫星遥感数据。     

地形信息光谱数据库系统设计与开发

地形信息光谱数据库以地形信息波谱数据的知识化、定量化和实用化为目标,是一个集地物光谱实测数据、环境参数、景观图片数据、影像数据、测绘知识等于一体的地形信息光谱知识库,具有数据转换、检索查询、可视化分析及光谱匹配等功能。地形信息光谱数据库实现了地物波谱数据与地形图中地形要素的有机结合,为地形要素属性信息自动分类提供了技术支撑和实验环境,为快速实现地形图的测制与更新提供新的技术方案。     

基于独立分量分析的遥感影像非监督分类方法

利用独立分量分析的方法，从图像信号分离的角度出发，将每个波段像元的光谱特征看成是由相互独立的不同地物类型光谱信号混合而成。通过ETM^-遥感影像数据的分类试验，验证了该方法应用于多光谱遥感影像非监督分类的有效性。     

利用光谱角敏感森林的高光谱数据快速匹配方法

提出了一种新的光谱匹配算法——光谱角敏感森林方法。在位置敏感哈希函数算法的基础上引入光谱角度量,并利用新的数据桶检索结构改进了原位置敏感哈希函数算法中部分目标光谱点无法得到匹配光谱的缺陷。理论和实验证明,光谱角敏感森林算法的计算效率较传统高维数据匹配方法有较明显优势。