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植被波谱空间尺度效应及尺度转换方法初步研究 总被引:7,自引:1,他引:7
基于遥感图像的地物识别需要大量地物波谱数据的支持,而现有地物波谱库中收集到的同一地物的波谱,由于其测量尺度和方法的差异,波谱也存在很大差异.以冬小麦为例,首先介绍了材料波谱、端元波谱和像元波谱这3种不同尺度波谱的概念,并以实验数据分析了不同测量尺度下波谱的差别,以此说明波谱尺度转换的必要性.然后利用物理模型和统计模型建立不同测量尺度下的波谱转换关系.分别验证了SAILH模型和线性光谱混合模型在波谱转换中的精度.研究表明,在大尺度上采用统计模型,在小尺度上采用非线性的物理模型可以解释不同尺度观测植被波谱之间的差异. 相似文献
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43.
本文在对傅里叶描述子进行归一化的基础上, 将该方法引入地物轮廓的形状特征描述中, 针对建筑物、
农田、道路和河道4 种典型地物, 分别从谱线特征、不同频段描述子对形状特征的贡献率、形状重构三个方面进行
分析, 结果表明, 在谱线图中, 直流分量对形状特征的贡献率在70%以上, 低频和高频成分共占7%—24%左右, 中
频成分的贡献率只有2%—4%左右, 仅低频成分(第1—5 项)便能够很好地进行地物形状重构。最后将第1—5 项描
述子应用到基于决策树的面向对象分类中, 得出实验区总体分类精度为98.48% 相似文献
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48.
文中利用数据手套和跟踪器获取手臂各关节运动数据,根据关节运动限制对所获取数据进行处理,建立了符合人体运动规律的虚拟手臂数学模型,实现了虚拟环境中与试验者的手臂同步运动、效果逼真的虚拟手臂模型. 相似文献
49.
基于单邻点多波段预测的高光谱图像无损压缩算法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于聚类-单邻点、多波段预测-熵编码的高光谱数据无损压缩方法。根据谱向特征,进行高光谱图像矢量聚类。对各个分类,采用单个空间位置邻点、多个波段作为预测数据,训练预测系数,进行三维预测。残差采用Golomb-Rice编码。实验证实了算法的有效性。 相似文献
50.
在视景仿真中对云的建模和实时渲染是一项十分重要的工作.全面研究了视景仿真中3维实体云的建模与绘制技术,并根据视景仿真对云景仿真的需求,采用分形技术和粒子系统技术实现了一种既能获得良好的视觉效果,又能实时绘制的实体云建模与仿真技术.通过视点相关技术、层次细节技术、动态视点替用等技术大大提高了实体云仿真的实时性,使其在一般的微机平台上可以流畅运行. 相似文献