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有冰海区溢油的非线性光谱混合模型研究: 2024年; 针对有冰海域小油滴形成冰油混合物中油含量低的特点,本文提出了能够准确反演组成物质丰度的模型。该模型在多项式与三角函数混合模型的基础上,通过添加正则项并对光谱特征进行小波变换,在避免过拟合问题的同时还能突出低能量信息。应用渤海湾光谱数据进行拟合实验,该模型能够在溢油含量百分比低至10-4数量级的情况下实现精确反演,保持不同含量溢油的相应数量级。与经典非线性模型方法比较,本文提出的混合模型在溢油丰度的对数均方根误差及溢油分布图像上具有明显优势,可为高纬度地区的溢油响应提供技术支持。; 卢慧敏李颖刘丙新张立华; 关键词：混合模型冰区溢油

线性光谱混合模型的适用观测尺度分析被引量：3: 2019年; 线性光谱混合模型是目前应用最广泛的光谱混合模型,但由于遥感观测多分辨率的特点,模型的适用性会受到尺度效应的影响。为探索该模型在不同观测尺度下的适用程度,本文从地物辐射原理出发,通过理论推导微面元辐射通量表达式,得出地物辐射通量除了与端元反射率和面积比有关外,也与天顶角存在显著的非线性关系。因此,在线性光谱混合模型和微面元辐射通量的基础上,推导了更具普适性的积分线性光谱混合模型的表达式,再采用数值模拟的方法,计算了两模型的相对差值Δρ,结果表明Δρ的大小仅与探测单元的半瞬时视场角β有关,并通过实测光谱实验对上述推论进行了验证。研究表明,当β<13°时,Δρ较小,线性光谱混合模型是积分线性光谱混合模型的一种近似表达形式,β完全可作为确定线性光谱混合模型适用观测尺度的关键依据,并且该模型的适用程度随β的增大而降低。; 宋江涛潘军邢立新蒋立军孙也涵张雪峰仲伟敬范博文; 关键词：线性光谱混合模型数值模拟

观测及几何尺度对线性光谱混合模型影响的实验研究: 混合像元的存在会影响遥感影像的分类精度,线性光谱混合模型作为目前应用最广泛的光谱混合模型,其适用观测尺度和相应尺度下的端元数目及端元光谱的选定原则是有待解决的科学问题。本研究首先采用理论推导和计算机数值模拟的方法,分析了...; 宋江涛; 关键词：线性光谱混合模型; 文献传递

基于线性光谱混合模型(LSMM)的民勤绿洲荒漠化治理效果评价被引量：5: 2019年; 民勤绿洲是干旱荒漠化的典型区域,生态系统脆弱,对该区域的荒漠化治理效果进行评价可以为其生态修复政策的制定和管理提供参考。采用线性光谱混合模型(LSMM),将Landsat影像中的土地覆盖信息进行有效分解,通过分解后光谱在直方图上的特征值,确定合适的阈值,对荒漠化土地进行分类,分析荒漠化土地类型的时空变化特征,对民勤绿洲1992-2017年荒漠化治理效果进行评价。结果表明:(1)1992-2005年民勤绿洲荒漠化加剧面积大于改善面积,两者相差175.47 km^2,荒漠化加剧,治理效果不明显。(2)2005-2017年荒漠化改善面积大于加剧面积,两者相差174.18 km^2,荒漠化改善,治理效果显著。(3)1992-2017年民勤绿洲荒漠化总体趋于改善,局部地区加剧。其中,坝区和泉山区的荒漠化改善面积大于加剧面积,两者分别相差47.63 km^2和52.79 km^2,荒漠化改善,治理效果显著;而湖区荒漠化加剧面积大于改善面积,两者相差36.83 km^2,荒漠化加剧,治理效果不明显。; 张华陈蕾; 关键词：端元荒漠化民勤绿洲

基于线性光谱混合模型的高光谱遥感岩矿分类研究被引量：4: 2018年; 针对高光谱遥感信息冗余多、波段相关性比较强的特点,对预处理的影像进行最小噪声分离(Minimum Noise Fraction,MNF)实现降维和去相关,然后利用纯净像元指数(Pixel Purity Index,PPI)进行端元选择,最终选择斜钠钙石、阳起石、水铝石、斧石、锌蒙脱石5种端元,基于线性光谱混合模型利用IDL语言编程实现Cuprite地区高光谱影像矿物的分类。利用kappa系数对实验分类结果进行精度分析,验证了基于线性光谱混合模型进行高光谱矿物分类的有效性,从而更好地进行矿物识别研究。; 吴辉闫晓天刘洋; 关键词：高光谱遥感线性光谱混合模型端元

一种高光谱图像非线性光谱混合模型及地质填图应用研究: 本发明属于高光谱遥感影像处理技术领域，具体为一种高光谱遥感影像光谱解混方法。针对线性光谱混合模型解混精度不高的问题，提出一种基于二次散射的高光谱遥感影像非线性光谱混合模型，并定义了一种模型中二次散射系数的确定方法。研究了...; 余先川李建广徐金东; 文献传递

基于改进的线性光谱混合模型的植被覆盖度估算方法: 本发明公开了一种基于改进的线性光谱混合模型的植被覆盖度估算方法。该方法包括：获取研究区域内的图像数据；对获取的图像数据进行几何粗校正以及辐射校正预处理；对进行预处理得到的图像，采用纯净像元指数法提取端元，构建可变端元线性...; 王宏李颖李晓兵; 文献传递

线性/非线性光谱混合模型估算白刺灌丛植被覆盖度被引量：15: 2016年; 及时监测干旱与半干旱区光合/非光合植被覆盖度时空变化,可以为指导荒漠化防治工程及植被衰退机制研究提供重要信息。本文以甘肃民勤典型植被白刺灌丛为研究对象,通过地面控制性光谱实验获取混合光谱、端元光谱与丰度信息,开展线性与非线性光谱混合模型(包括核函数非线性和双线性混合模型)估算光合和非光合植被覆盖度的对比研究,采用全限制最小二乘法进行模型解混,分别获取各样本数据中各类端元丰度及其精度信息,通过模型分解的均方根误差(RMSE)与地面验证精度确定用于光合和非光合植被覆盖度估算的最佳光谱混合模型,其中参考端元丰度采用神经网络(NNC)分类算法对数字影像进行分类获取。结果表明:(1)引入阴影端元的四端元模型相对于传统的三端元模型(光合/非光合植被与裸土)能有效提高光谱解混的精度,并提高光合和非光合植被覆盖度估算精度;(2)对白刺灌丛来说,光合植被、非光合植被、裸土及阴影间多重散射混合效应存在,但混合效应不够显著;考虑非线性参数的核函数非线性光谱混合模型表现略低于线性光谱混合模型,因此非线性光谱混合模型在估算白刺灌丛光合和非光合植被覆盖度时相对于线性光谱混合模型没有明显优势;(3)基于光合/非光合植被、裸土与阴影四端元的线性光谱混合模型可以实现白刺灌丛光合和非光合植被覆盖度的准确估算,光合植被覆盖度估算RMSE为0.11 77,非光合植被覆盖度估算RMSE为0.0835。; 姬翠翠贾永红李晓松王金英; 关键词：多重散射

基于线性光谱混合模型的地表温度像元分解方法被引量：4: 2015年; 以北京市Landsat TM为数据源,提出了一种新的地表温度光谱分解模型(Temperature Unmixing with Spectral,TUS),以期将地表温度的空间分辨率提高到30 m.首先,基于线性光谱混合模型获得地表组分的丰度值.然后,基于温度/植被指数选取典型端元的地表温度.最后,综合地表组分的比辐射率数据实现地表温度的分解.结果表明,TUS模型能够有效地提高地表温度的空间分辨率,反映不同地表组分地表温度的空间差异性,平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)分别为1.25 K和2.27 K,非常适合于复杂地表覆盖地区的地表温度降尺度处理.; 宋彩英覃志豪王斐; 关键词：LANDSAT TM

一种高光谱图像非线性光谱混合模型及地质填图应用研究: 本发明属于高光谱遥感影像处理技术领域，具体为一种高光谱遥感影像光谱解混方法。针对线性光谱混合模型解混精度不高的问题，提出一种基于二次散射的高光谱遥感影像非线性光谱混合模型，并定义了一种模型中二次散射系数的确定方法。研究了...; 余先川李建广徐金东; 文献传递

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