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。     

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

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。     

基于支撑向量回归的高光谱混合像元非线性分解

提出了基于支撑向量回归的高光谱混合像元自动分解.首先利用投影迭代的方法自动寻找到影像的典型地物光谱,然后利用Hapke近似函数模拟出非线性的训练和测试数据.支撑向量回归的混合像元分解方法与基于基函数分解方法的不同点是不需要预先确定非线性的映射形式,它通过核函数,把像元矢量从低维空间映射到高维特征空间,使得在特征空间中构造的线性光谱组合对应着原始空间（像元空间）的非线性组合特性,从而揭示了典型地物光谱之间的高阶性质,提高了混合像元的分解精度.实验结果证明,这种方法具有很高的混合像元的分解精度.利用模拟数据作分解精度的评价,表明97%以上的像元分解绝对误差不大于10%,而各类总体平均平方根误差均小于3.5%.     

混合光谱分解模型提取水体叶绿素含量的研究

遥感监测水体叶绿素含量是水质遥感研究的难点之一。本文通过研究不同叶绿素含量水体反射率的光谱特征，确定了提取叶绿素a含量的最佳特征波段，建立了太湖水体叶绿素a的混合光谱模型。研究发现，混合光谱模型提取的水体叶绿素a百分比浓度与同步采样分析的叶绿素a浓度之间有较好的线性相关性。并基于TM和HEPERION图像利用此模型生成了叶绿索a浓度分布图。研究结果表明，混合光谱分解模型可以作为遥感监测水体叶绿素a含量的定量模型。     

星载紫外遥感辐射计积分球定标新方法的研究

在紫外波段，使用常规手段实现高精度的辐射定标是比较困难的，这主要是由于标准灯的定标不确定度约4％和漫反射板双向反射分布函数（BRDF）的测量不确定度4％-6％所致。为了提高定标精度，本文应用积分球辐亮度定标方法，获得了接近理想的大面积辐亮度光源（约2％），标定了在研的星载紫外遥感光谱辐射计的亮度响应度。文中将标准灯考虑为均匀亮度的点光源，对辐射计的投影视场进行了照明因子修正。同时进行了常规的灯-板定标方法与积分球定标新方法的比较，得到了采用两种方法标定的辐射计亮度响应度有较好的一致性（3％）的结论。初步的定标数据分析比对显示，漫反射板BRDF的测量不确定度和仪器投影视场内辐亮度的计算不确定度是比对中不一致主要的来源。     

黄浦江水质指标与反射光谱特征的关系分析

利用地物光谱测量技术及同步配套的常规水质采样分析实验，对上海市黄浦江全河段水体进行调查研究。共选取31个典型站位进行了光谱测量和同步水质取样，每个测点分析了9个水质指标，包括TP，TN，CODMn，CODCr，NH3-N，BOD5，DO，悬浮物浓度和浊度。各水质参数之间存在较大的相关性，以总氮（TN）和悬浮物浓度两个水质指标为例，分析了这两个水质指标与单波段归一化反射率、反射率的一阶微分、不同波段之间反射率的比值以及反射率取对数等之间的相关关系，给出了以上两个水质指标的单波段归一化反射率、一阶微分反射率识别的特征波段，以及两个波段比值的最佳波段组合。建立了常规水质参数与水体光谱反射率之间的关系模型，为利用遥感技术监测水环境提供了基础。     

基于支撑向量机概率输出的高光谱影像混合像元分解

提出利用支撑向量机（SVM）后验概率来分解高光谱影像的混合像元，通过支撑向量机的输出值转化为两两配对的后验概率，再由两两配对的概率值求得多类后验概率，并以像元所属类别的后验概率作为地物的组分信息。实验结果表明，该方法能较好地估计出混合像元的组分比。     

地图数字化中基于点位坐标的统一平差模型

探讨了地图数字化过程中采用平差方法来建立坐标计算的统一模型。将测得的角度、边长等数据化为方向、距离观测值列立误差方程，通过调用统一的平差迭代计算程序来计算未知点坐标及精度。详细给出了基于平差的11种常用坐标计算方法，并通过实例进行了说明。     

基于偏最小二乘回归的纹理特征线性组合

基于偏最小二乘回归技术时纹理特征进行线性组合，得到新的纹理特征来进行分类。实验表明，组合后的纹理特征不但提高了纹理分类的性能，而且具有一定的数据自适应能力。     

夏季饮食与保健

人们常说，夏日炎炎似火烧。每当夏季，到达地面的太阳光谱主要为红色，在不同季节要通过不同的食物，来弥补太阳光谱给人体带来的不利影响。