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基于雙倒高斯模型的高光譜數(shù)據(jù)植被光譜診斷性特征分析及水分反演

發(fā)布時(shí)間:2017-08-31 05:28

  本文關(guān)鍵詞:基于雙倒高斯模型的高光譜數(shù)據(jù)植被光譜診斷性特征分析及水分反演


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【摘要】:植被含水量是影響和評(píng)價(jià)植被生長(zhǎng)狀態(tài)的重要因素之一。因此,針對(duì)高光譜數(shù)據(jù)具有目標(biāo)診斷性特征精細(xì)反演的特點(diǎn),較為精準(zhǔn)地提取了植被的光譜診斷性特征,在包絡(luò)線去除法的基礎(chǔ)上,提出了基于雙倒高斯模型的光譜吸收峰特征參數(shù)提取方法。首先,根據(jù)植被光譜吸收峰特征建立了雙倒高斯模型,其次,為了驗(yàn)證模型的正確性和有效性,利用地面試驗(yàn)數(shù)據(jù)及真實(shí)的Hyperion高光譜遙感數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行了驗(yàn)證。結(jié)果表明:通過(guò)模型提取的光譜特征參數(shù):吸收峰深度、對(duì)稱度與植被含水量呈線性相關(guān),決定系數(shù)R2分別為0.86和0.76,RMSE為0.797和1.112。實(shí)驗(yàn)結(jié)果在證實(shí)了模型有效性的同時(shí)驗(yàn)證了高光譜數(shù)據(jù)對(duì)于植被含水量反演的可行性。
【作者單位】: 哈爾濱工業(yè)大學(xué)圖像所;
【關(guān)鍵詞】植被含水量 雙倒高斯模型 光譜分析 回歸分析
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61471148)
【分類號(hào)】:Q948;TP79
【正文快照】: 1引言植被含水量(Vegetation Water Content,VWC)的測(cè)定對(duì)于生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)、森林火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等應(yīng)用都具有重要的意義[1]。野外實(shí)測(cè)手段會(huì)消耗大量的人力物力,且僅能反映采樣點(diǎn)周邊較小范圍和較短時(shí)間的含水量狀態(tài),無(wú)法獲取長(zhǎng)時(shí)間連續(xù)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),因此其代表性受到質(zhì)疑

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

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2 潘佩芬;楊武年;戴曉愛(ài);鄭菠;;不同森林植被的高光譜特征分析[J];遙感技術(shù)與應(yīng)用;2013年06期

【共引文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前5條

1 劉璇;張曄;滕藝丹;丁照倫;;基于雙倒高斯模型的高光譜數(shù)據(jù)植被光譜診斷性特征分析及水分反演[J];遙感技術(shù)與應(yīng)用;2016年06期

2 張穎;余代俊;楊曉霞;戴曉愛(ài);;基于改進(jìn)的樣本預(yù)選取的高光譜影像半監(jiān)督分類[J];地理空間信息;2016年09期

3 楊芳;陳冬花;李虎;李建貴;許麗敏;;新疆博州典型荒漠植被光譜反射特征分析[J];遙感信息;2016年03期

4 李偉濤;彭道黎;張艷;吳見(jiàn);陳泰生;;瑯琊山區(qū)主要樹種冠層光譜年際變化研究[J];光譜學(xué)與光譜分析;2015年08期

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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8 張佳華;許云;姚鳳梅;王培娟;郭文娟;李莉;YANG LiMin;;植被含水量光學(xué)遙感估算方法研究進(jìn)展[J];中國(guó)科學(xué):技術(shù)科學(xué);2010年10期

9 王志輝;丁麗霞;;基于葉片高光譜特性分析的樹種識(shí)別[J];光譜學(xué)與光譜分析;2010年07期

10 董晶晶;王力;牛錚;;植被冠層水平葉綠素含量的高光譜估測(cè)[J];光譜學(xué)與光譜分析;2009年11期

【相似文獻(xiàn)】

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3 安智超;徐雅斌;;基于物聯(lián)網(wǎng)的活動(dòng)范圍受限人員監(jiān)管系統(tǒng)的研究[J];數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí);2014年07期

4 李三平;張毓森;;基于Multiwavelet廣義高斯模型的圖像盲隱寫分析[J];解放軍理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2008年03期

5 方力;用ADMS-城市模型與一般高斯模型預(yù)測(cè)SO_2濃度的對(duì)比分析[J];遼寧氣象;2002年02期

6 王峰;尤紅建;傅興玉;;基于迭代高斯模型的干涉DEM濾波算法[J];遙感技術(shù)與應(yīng)用;2013年02期

7 ;[J];;年期

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2 王婷婷;宋恩彬;;低復(fù)雜度的漸近最優(yōu)N-P檢測(cè)[A];第25屆中國(guó)控制與決策會(huì)議論文集[C];2013年

3 劉加珍;陳亞寧;陳永金;朱海勇;;基于高斯模型的植物種群的耐旱性分析——以塔里木河流域的荒漠河岸林植物為例[A];發(fā)揮資源科技優(yōu)勢(shì) 保障西部創(chuàng)新發(fā)展——中國(guó)自然資源學(xué)會(huì)2011年學(xué)術(shù)年會(huì)論文集(下冊(cè))[C];2011年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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5 王井東;線性與核高斯模型及其混合模型的研究[D];清華大學(xué);2004年

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7 宋海礁;復(fù)雜情況下的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)[D];吉林大學(xué);2012年

8 歐陽(yáng)俊強(qiáng);長(zhǎng)春市環(huán)保局大氣污染模擬系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];吉林大學(xué);2013年

9 許麗華;人臉識(shí)別的貝葉斯統(tǒng)計(jì)方法[D];東北大學(xué);2008年

10 魯云濤;基于云計(jì)算平臺(tái)的實(shí)時(shí)氣象條件下有毒氣體擴(kuò)散模擬研究[D];華中科技大學(xué);2012年

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本文編號(hào):763720

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