當前面對緊迫的自然資源管理壓力和生態(tài)環(huán)境監(jiān)測需求,針對國產(chǎn)遙感衛(wèi)星大數(shù)據(jù)應用能力的挖掘?qū)⒚媾R很大的挑戰(zhàn)。GF-6衛(wèi)星具有大角度、高頻次和新譜段的特點,該文基于GF-6衛(wèi)星數(shù)據(jù),測試新增的紅邊、黃光和紫光波段響應能力。利用具有物理意義的全約束線性光譜混合分解模型,根據(jù)研究區(qū)物候特征確定四端元包括植被（GV）,裸地和建設用地等基質(zhì)（SU）,山體植被陰影（DA）以及水（WA）,通過對比保留紅邊、黃光波段、紫光波段和去除紅邊、黃光、紫光波段后的分解結(jié)果,對各新增波段和GV端元、SU端元、差均方根（RMSE）進行相關性分析;最后對比光譜混合分解結(jié)果和基于專家知識決策樹分類結(jié)果。通過對比豐度值估計參數(shù)和決策樹分類結(jié)果發(fā)現(xiàn)紅邊波段對植被較為敏感,對光譜混合分解模型的適用性、穩(wěn)健性以及豐度值估計精度有著很大貢獻,黃光波段和紫光波段經(jīng)過數(shù)據(jù)降維后對植被和裸地、建設用地有少量貢獻。通過相關性分析發(fā)現(xiàn)紅邊2波段、近紅外波段與GV端元豐度圖有最大的相關性,紫光波段、黃光波段和紅邊1波段與GV端元反向相關;紅邊1波段、紫光波段和黃光波段與SU端元豐度圖顯著相關;紅邊1波段和黃光波段對豐度值計算誤差有主要貢獻,是... 

【文章來源】：農(nóng)業(yè)工程學報. 2020,36(03)北大核心EICSCD

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【部分圖文】：

豐度值信息丟失對比圖

圖3 豐度值信息丟失對比圖3）通過對比國產(chǎn)GF-6衛(wèi)星和國外常用Landsat8和Sentinel-2衛(wèi)星對研究區(qū)光譜混合分解結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，GF-6衛(wèi)星一定程度上已經(jīng)達到甚至超越了國外衛(wèi)星水平。各傳感器三端元合成圖和端元光譜曲線如圖4所示，由于影像時相、拍攝時間略有不同，所以三端元合成圖也有輕微差異，GF-6衛(wèi)星SU端元的光譜曲線有明顯的由紫光、黃光和紅邊2波段造成的突變點。表4列出了GF-6衛(wèi)星、Landset8和Sentinel2系列在研究區(qū)各端元豐度值和均方根誤差平均值、標準差和變異系數(shù)。

這里的結(jié)論與豐度值參數(shù)對比結(jié)論基本一致，即紅邊波段對GV端元豐度值估計、黃光波段對SU端元豐度值估計具有較大貢獻。由于光譜混合分解過程中進行了主成分變換等工作，消除了部分冗余信息，所以紫光波段、黃光波段對GV端元豐度值估計的貢獻以及紅邊2波段對SU端元豐度值估計的貢獻很不明顯，但這并不說明這些波段對各端元豐度值的計算毫無作用。4.3 決策樹分類

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
[1]通用光譜模式分解算法及植被指數(shù)的建立[D]. 張立福.武漢大學 2005



本文編號：3134459