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1.
赤潮生物种类特征光谱获取技术   总被引:1,自引:0,他引:1  
较为系统地研究了赤潮生物水体反射率曲线获取方法。通过对 2类反射率反演方法得出的反射率曲线与实际反射率曲线进行比较 ,得出在不具备大气环境参数的情况下 ,经验线性法的反演结果与实际反射率曲线最接近的结论 ,并进一步对正常海水和赤潮生物水体的光谱特性进行分析 ,提取出赤潮生物水体的特征光谱。这是进行赤潮监测和识别的重要前提  相似文献   
2.
人工神经网络作为一种不需估计类别分布参数的遥感影像分类方法,能够克服分类中的不确定性,提高分类精度。模糊ARTMAP人工神经网络具有稳定、泛化性能好、支持增量式学习等特点,通过对简化模糊AR-TMAP神经网络和H-ARTMAP神经网络的分析和集成,构造了一种用于高光谱遥感影像分类的简化模糊H-ART-MAP网络。实验证明该方法在分类效率、运算时间和分类精度等方面都优于最大似然分类、BP神经网络、最小距离分类、光谱角制图模型等分类方法。  相似文献   
3.
高光谱遥感将反映目标辐射属性的光谱信息与反映目标空间几何关系的图像信息有机地结合在一起,能够实现地面目标的精细分类识别。FCM是一种有效的聚类算法,但存在相似性测度模型单一、分类精度的提高受到限制等问题。文中结合高光谱影像的技术特点,综合考虑光谱曲线的形状、地物辐射亮度及其权重,提出可以更好描述光谱向量之间的相似性的距离测度,并将其引入到FCM聚类模型中。聚类分析试验结果表明:通过改进和优化相似性测度的FCM,可以显著提高高光谱影像聚类精度。  相似文献   
4.
CHRIS/PROBA高光谱数据的预处理   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对CHRIS/PROBA高光谱遥感数据的特点,对CHRIS影像进行去条带处理、辐射校正、大气校正等预处理,获得较好质量的影像,为影像的进一步分析和实际应用提供保障。  相似文献   
5.
北京晴天紫外波段气溶胶光学厚度反演与分析   总被引:4,自引:1,他引:4  
利用太阳一大气紫外光谱辐射计(SAUVS),测量到达北京地表的太阳直接和散射紫外光谱辐射,给出反演大气气溶胶光学厚度的一种方法。结果表明:在紫外波段,大气气溶胶的光学厚度随波长的增加而单调减小,用指数函数可以很好地拟合反演结果。统计得到了3个水平能见度状况下拟合函数的系数值,与全球气溶胶监测网络(AERONET)北京站的资料对比,表明反演结果基本合理。  相似文献   
6.
利用光谱反射率估算叶片生化组分和籽粒品质指标研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
对可见光至短波红外波段(350—2500nm)冬小麦田间冠层光谱反射率与叶片含氮量间的关系进行了相关分析。结果表明,820—1100nm波段的光谱反射率与叶片含氮量极显著正相关;1150—1300hm波段的光谱反射率与叶片含氮量显著正相关,以上两波段为叶片全氮的敏感波段。对各生育时期叶片全氮与其他生化组分的关系进行了回归分析,并建立了相关的回归方程,显著性检验结果表明,方程具有较高的可靠性。小麦的叶片含氮量可以估算其它生化组分及干物质指标含量,开花期叶片含氮量可用来估测籽粒蛋白质和干面筋等品质指标含量。  相似文献   
7.
该文讨论了一种在GIS支持下利用直射辐射遥感图象研究地物双向反射特性的原理和方法。其主要依据是象元地面的坡度和坡向的不同,同时改变了象元地面与太阳之间、象元地面与卫星传感器之间的相对位置,并且造成了同类象元太阳直射辐射遥感分量的差异。而正是这种差异体现了该类地物双向反射特性。在GIS的支持下利用卫星直射辐射遥感数字图象,研究卫片象元同类地物的这种差异的规律以及它们与对应坡面上的太阳位置、卫星位置的关系,便可进行该类地物的双向反射特性研究。  相似文献   
8.
一种改进的MODIS影像BRDF辐射校正方法   总被引:7,自引:0,他引:7  
针时二向性造成的辐射失真,在核驱动模型的基础上提出了一种改进的二向性反射分布模型,并通过时MODIS影像的试验,得到了减弱辐射差异的较好效果,并对试验结果进行了分析和评价。  相似文献   
9.
针对传统的边缘提取方法大部分不适应高光谱数据的特点,提出了基于光谱空间密度分析边缘提取的思想。在分组主分量变换提取第一主分量作为特征维的基础上,采用面向对象的二次判别边缘的方法,通过立体判决将光谱空间中低密度超椭球体集群视为真实边缘点集群。试验表明,此方法是合理可行的。  相似文献   
10.
水稻叶面积指数的高光谱遥感估算模型   总被引:38,自引:2,他引:38  
通过不同氮素营养水平的水稻田间试验 ,采用单变量线性与非线性拟合模型和逐步回归分析 ,用1 999年试验数据为训练样本 ,建立水稻LAI的高光谱遥感估算模型 ,用 2 0 0 0年试验数据作为测试样本数据 ,对其精度进行评价和验证。结果表明 ,高光谱变量与LAI之间的拟合分析中 ,蓝边内一阶微分的总和与红边内一阶微分的总和的比值和归一化差植被指数是最佳的变量  相似文献   
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