光谱波段宽度对森林叶片叶绿素含量反演的影响分析

随着传感器技术的发展,高光谱数据光谱的波段宽度逐渐变窄,如何从海量的光谱数据中找到最优的光谱波段反演叶绿素含量,成为研究的难点问题。本文在测量华中农业大学狮子山6种主要树种的光谱数据和叶绿素含量的基础上,利用叶绿素指数(CI)和回归方法反演叶绿素含量,并分析了波段宽度对反演叶绿素含量结果的影响,结果发现波段宽度会影响到叶绿素反演的精度,当波段宽度为30nm时,叶绿素含量与"红边"区域(700nm-730nm)和近红外区域(770nm-800nm)叶绿素指标(CI)间的线性关系较好,决定系数可达到77.62%,均方根误差为10.6ug/cm2。     

更正

本刊第21期刊发的《全国地质灾害防治"十二五"规划》中,地质灾害易发区中,滑坡、崩塌、泥石流和地面塌陷地质灾害,高易发区面积应为112.7万平方千米,中易发区面积应为377.0万平方千米。鄂西湘西中低山滑坡崩塌重点防治区,面积应为8.91万平方千米。     

采煤拉张裂隙区土壤有机质高光谱反演

煤炭开采产生的拉张裂隙破坏土壤结构,影响土壤质量。利用高光谱技术对裂隙区土壤的重要成分进行监测,对精确恢复裂隙区土壤质量及改善农业产量具有重要意义。本文首先在淮北朱庄煤矿采煤拉张裂隙区采集了90组土壤样品,并在室内测定了土壤样本光谱;然后将反射率值与测定的有机质含量进行相关分析,选取对有机质敏感的特征波段;最后利用偏最小二乘、BP神经网络进行建模,并评价各模型的精度。研究表明,本文反演效果较理想,比较所建模型精度,一阶微分与偏最小二乘模型(FDPLSR)建模效果最佳。FD-PLSR模型建模集和验证集的R²分别为0.876 1、0.845 9,RMSE分别为0.497 2、0.680 6。该研究可为采煤拉张裂隙区土壤有机质含量监测提供一定的技术支持。     

高动态宽带信号码跟踪方法仿真分析

针对高动态场景,单独的码环路很难实现跟踪,由于高动态载波跟踪的算法很成熟,通常应用载波跟踪结果对码环路进行辅助,针对窄体制信号,这种方法可以帮助消除码环的动态误差,但对宽体制信号来说,辅助力度减小。从高动态宽带信号码跟踪误差门限以及跟踪精度入手,分析了单独码跟踪算法的易失锁性,理论和仿真验证应用高动态载波跟踪结果辅助码跟踪算法的有效性,且具有高的跟踪精度。这为导航接收机的跟踪算法提供了理论依据。     

最佳小波包基的矿区植被及红边位置提取

小波包变换能同时对植被光谱信息的低频和高频分量进行分解,并能克服小波变换时间分辨率高而频率分辨率低的缺陷从而具有能够探测植被细微变化的优势。实验利用Hyperion高光谱影像对云南省普朗铜矿区植被像元的光谱进行最佳小波包基参量获取与植被信息识别,并在此基础上提出一种提取重金属污染下植被红边位置的最佳小波包基系数应用模型。研究结果表明基于最佳小波包基参量的植被信息识别及基于最佳小波包基系数的重金属污染探测具有可行性与一定优越性。     

面向端元提取的光谱角特征空间图像分块方法

传统的高光谱端元提取算法一般是在高维的光谱特征空间中进行运算,并且图像的全部像元都参与算法,因此运算量偏大,运算效率较低。提出了一种光谱角特征空间的概念,利用图像的空间信息辅助端元提取。图像的全部像元都可以映射到8维的光谱角特征空间中,样本点在特征空间中距离原点的远近表征了其在图像中的位置是否为地物区块的边缘,利用这点可以对高光谱图像进行空间分割。在分割后的每个子块图像内部只选取少数"最纯"像元参与端元提取算法,从而大大降低了端元提取的计算复杂度。     

改进的残差3D-CNN的高光谱遥感影像分类

针对高光谱遥感影像分类中空间特征和光谱特征利用率低问题,该文综合三维卷积神经网络、谷歌神经网络和残差神经网络的优势,提出融合改进Inception模块的残差三维卷积神经网络高光谱遥感影像分类方法。改进后的Inception模块包括4条不同的卷积层分支,用以提取蕴涵在高光谱遥感影像中多尺度的特征;利用了3D卷积核代替2D卷积核能直接同时提取高光谱遥感影像中更丰富的空-谱特征;通过残差结构连接分支提取特征缓解了梯度消失的问题,提取更深层次的特征。实验表明,该文算法不仅提高了条状和线状地物区域的边缘分类准确率,对小目标的分类能力也得到了增强。     

HDR图像阶调复制的非线性蒙版改进算法

提出了一种新的高动态范围(high dynamic range,HDR)图像阶调复制算法。鉴于图像色貌模型在预测图像色貌方面的优势,基于最新的图像色貌模型iCAM06设计流程,对iCAM06的阶调压缩函数进行重要改进,使用基于改进非线性蒙版的阶调压缩函数取代其中的双曲线压缩函数,对基础层图像进行阶调压缩处理。另外,在HDR图像的显示过程中增加了亨特效应和史蒂文斯效应预测模型。最后,利用主观评价实验和DRI模型分别评价了新算法的显示偏好性和场景复制准确性。实验结果表明,无论在偏好性还是场景复制准确性上,新算法都取得了较好的效果。     

混沌离散粒子群优化的高光谱影像端元提取算法

针对离散粒子群优化算法在进行端元搜索时易陷入局部最优值等缺陷,提出了混沌机制扰动下的离散粒子群优化的端元提取算法(CDPSO-EE)。研究了混沌理论特有的随机性、遍历性以及对初始值敏感性等特点,将混沌理论引入到DPSO端元提取算法的初始化阶段,优化了初始种群质量;将混沌变量附加到粒子自身历史最优位置获得扰动新位置,对比混沌扰动前后粒子所在位置的适应度函数值,选择最优位置为粒子新的位置,让粒子有能力跳出局部最优值。结果表明CDPSO-EE在高光谱影像端元提取方面具有更好的端元提取质量。     

土壤有机质含量区间值高光谱估测

考虑影响因素的复杂性,提出土壤有机质含量区间值高光谱估测的思想。根据在陕西省横山县采集的84个土壤样本数据,采用14种光谱反射率变换方法及因子互乘变换筛选反演因子,采用模糊识别方法进行土壤有机质含量估测。结果表明,原始光谱反射率(R)及其平方(R2)、平方根(R1/2)、倒数(1/R)、自然对数(ln R)的一阶微分、二阶微分及其互乘变换与有机质含量的相关性明显增强,模型优化系数可调节类别判别的准确度,12个检验样本的准确度为91.67%。这表明提出的土壤有机质含量区间值高光谱估测模型是有效的。