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高光谱数据组分信息的盲分解方法

北京大学学报（自然科学版） 2008年第6期44卷 921-926页

作者：陶欣范闻捷徐希孺北京大学遥感与地理信息系统研究所北京100871

将基于独立成分分析(independent component analysis,ICA)技术的盲分解方法(blind signal separation,BSS)应用于遥感混合像元的定量分解,解决了幅度不确定性问题,实现了从高光谱数据中同时得到定量的组分光谱信息和组分权重信息。通... 详细信息

将基于独立成分分析(independent component analysis,ICA)技术的盲分解方法(blind signal separation,BSS)应用于遥感混合像元的定量分解,解决了幅度不确定性问题,实现了从高光谱数据中同时得到定量的组分光谱信息和组分权重信息。通过数值模拟实验提出了光谱反演区间的选择方法,进一步完善了该算法,且讨论了算法的稳健性。以陕西省横山县为试验区,从HYPERION高光谱影像中反演了各像元的植被覆盖度,并利用SPOT5影像进行了精度验证,结果表明该方法具有较高的精度。

关键词：混合像元独立成分分析(ICA) 高光谱盲分解

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微波遥感测定南极洲雪累积率

地理学报 1984年第2期39卷 194-205页

作者：徐希孺北京大学遥感技术应用研究所

本文指出了雪颗粒尺度及其垂直增长率是决定雪微波亮度温度值的重要因子之一。基于南极洲雪累积率与雪颗粒尺度垂直增长率之间存在着密切的关系,本文提出了一个应用微波辐射计测定南极洲雪累积率的方法,并运用雨云卫星七的微波亮度温度... 详细信息

本文指出了雪颗粒尺度及其垂直增长率是决定雪微波亮度温度值的重要因子之一。基于南极洲雪累积率与雪颗粒尺度垂直增长率之间存在着密切的关系,本文提出了一个应用微波辐射计测定南极洲雪累积率的方法,并运用雨云卫星七的微波亮度温度资料作

关键词：南极洲雪面颗粒尺度垂直变化第七大陆亮度温度雨云卫星极轨气象卫星微波遥感

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行播冬小麦热辐射方向性的影响因子

地理与地理信息科学 2003年第4期19卷 84-88页

作者：范闻捷徐希孺北京大学遥感与地理信息系统研究所北京100871

混合像元的热辐射方向性由于受到多种因素的影响而变得极为复杂。该文以行播冬小麦为例,建立矩阵模型,研究混合像元热辐射方向性问题。结果表明,混合像元热辐射方向性主要受到混合像元内部各组分在三维上分布的不均一、像元比辐射率的... 详细信息

混合像元的热辐射方向性由于受到多种因素的影响而变得极为复杂。该文以行播冬小麦为例,建立矩阵模型,研究混合像元热辐射方向性问题。结果表明,混合像元热辐射方向性主要受到混合像元内部各组分在三维上分布的不均一、像元比辐射率的方向性以及由外界影响造成的各组分温度差异的影响。在这三个主要影响因子中,各组分的比辐射率是地物固有的特征,不随外界条件而发生变化。在同温条件下,像元热辐射方向性完全由像元比辐射率的方向性决定。而各组分温度虽然没有方向性,但可以通过组分空间分布对其产生调制作用。

关键词：行播冬小麦热辐射方向性影响因子混合像元矩阵模型比辐射率热红外遥感

2000—2014年呼伦贝尔草原植被覆盖度时空变化分析

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北京大学学报（自然科学版） 2017年第3期53卷 563-572页

作者：彭飞范闻捷徐希孺刘星北京大学遥感与地理信息系统研究所北京100871 安徽理工大学测绘学院淮南232001

以呼伦贝尔草原核心区的新巴尔虎右旗、新巴尔虎左旗、陈巴尔虎旗和鄂温克族自治旗为主要研究区,基于MODIS NDVI数据,利用像元二分模型反演得到植被覆盖度,并结合土地覆盖分类产品,构建2000—2014年研究区植被覆盖度时间序列。通过时间... 详细信息

以呼伦贝尔草原核心区的新巴尔虎右旗、新巴尔虎左旗、陈巴尔虎旗和鄂温克族自治旗为主要研究区,基于MODIS NDVI数据,利用像元二分模型反演得到植被覆盖度,并结合土地覆盖分类产品,构建2000—2014年研究区植被覆盖度时间序列。通过时间序列分析,从不同的时间和空间尺度分析草原植被覆盖度的变化规律;同时引入覆盖度异常变化点检测算法,并结合该地区同期气象数据,进一步探讨研究区植被覆盖度变化与气象因子之间的内在驱动力关系。结果表明,植被覆盖度在空间分布上主要表现为:从东往西依次递减,特别是研究区西南部,覆盖度最低;15年来研究区植被年际变化总体上呈现前10年下降、后5年缓慢上升的趋势。对植被覆盖度的异常变化进行分析,结果显示:返青期和枯萎期覆盖度的剧烈变化与温度的相关性较大,生长旺季内(7—8)月覆盖度的剧烈变化主要与降水量有关。

关键词：呼伦贝尔草原像元二分模型植被覆盖度(FVC) 时间序列气象因子植被时序变化点检测算法相关性

论热红外多角度遥感数据的相关性及视角优选配置

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中国科学（D辑） 2003年第8期33卷 809-815页

作者：范闻捷徐希孺北京大学遥感与地理信息系统研究所北京100871

根据热红外辐射矩阵表达式建立了组分温度反演的矩阵方法,并围绕获得稳定反演结果的条件问题,以行播冬小麦为例进行了以下研究:(i)矩阵(W_(k,j)的内在相关性是影响反演结果准确性的关键,(ii)提出了确定可反演独立成分及在反演运算前对... 详细信息

根据热红外辐射矩阵表达式建立了组分温度反演的矩阵方法,并围绕获得稳定反演结果的条件问题,以行播冬小麦为例进行了以下研究:(i)矩阵(W_(k,j)的内在相关性是影响反演结果准确性的关键,(ii)提出了确定可反演独立成分及在反演运算前对反演误差进行正确评估的一般方法,(iii)利用绝对误差传递公式得到了求取“最优角度组合” 的方法,研究结果为多角度热红外遥感及组分温度反演等问题提供了理论依据。

关键词：热红外多角度遥感组分温度反演遥感反演遥感数据相关性最优角度组合

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陆面组分温度的综合反演研究

中国科学（D辑） 2005年第10期35卷 989-996页

作者：范闻捷徐希孺北京大学遥感与地理信息系统研究所北京100871 北京师范大学遥感与地理信息系统研究中心北京100875

以行播冬小麦为例,深入研究了陆面目标组分温度的反演方法.结果表明:行播作物结构模式的选择能够显著地影响组分温度的反演精度,适当选择行播作物的结构模式对提高反演稳定性有重要意义.认为矩阵求逆反演与迭代反演相结合是一种较为稳... 详细信息

以行播冬小麦为例,深入研究了陆面目标组分温度的反演方法.结果表明:行播作物结构模式的选择能够显著地影响组分温度的反演精度,适当选择行播作物的结构模式对提高反演稳定性有重要意义.认为矩阵求逆反演与迭代反演相结合是一种较为稳健的、适于陆面目标的组分温度反演方法.模拟试验和野外地面实验验证结果都显示,利用综合反演方法可以显著提高土壤光照面和植被顶层温度的反演精度,并明显增强组分温度反演的稳定性.采用的多角度多波段热红外遥感大气效应纠正只需要两个基本参数:大气透过率和大气上行辐射亮度.如果它们能与地表组分温度协同反演,则可实现真正意义上的精确大气纠正.通过对ATSRII数据的反演实验,基本上证实这一方法的可行性.

关键词：地球表面温度组分温度反演模式大气纠正

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关于热红外多角度遥感扫描方向的选取问题

北京大学学报（自然科学版） 2002年第1期38卷 98-103页

作者：徐希孺陈良富北京大学遥感与地理信息系统研究所北京100871 中国科学院遥感信息科学开放研究实验室北京100101

通过蒙特卡罗模拟回答了表征农作物行播结构特征的植株高 (H)、垄宽 (W)与垄间距(D)对行播作物热辐射方向性产生何种影响的问题。为了减少多角度热辐射亮度值之间的相关性 ,只有当扫描方向与垄向相互垂直 (φ =90°)时 ,它的相关系数最... 详细信息

通过蒙特卡罗模拟回答了表征农作物行播结构特征的植株高 (H)、垄宽 (W)与垄间距(D)对行播作物热辐射方向性产生何种影响的问题。为了减少多角度热辐射亮度值之间的相关性 ,只有当扫描方向与垄向相互垂直 (φ =90°)时 ,它的相关系数最少 ,有利于反演Tv 与Ts。而顺垄扫描则相关系数最高 ,且对方位角变化敏感 ,不利于Tv 与Ts 的精确反演。

关键词：行播作物热辐射方向特性扫描方向热红外多角度遥感蒙特卡罗模拟植被冠层温度

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遥感反演连续植被叶面积指数的空间尺度效应

中国科学（D辑） 2009年第1期39卷 79-87页

作者：徐希孺范闻捷陶欣北京大学遥感与地理信息系统研究所北京100871

叶面积指数(LAI)是描述植被冠层几何结构的最基本的参数,是气候模型、地-气相互作用等过程的重要输入参数.近年来遥感反演LAI的尺度效应问题得到广泛关注.在作物冠层反射率模型基础上,讨论了LAI尺度效应的产生机制,并获得不同尺度之间LA... 详细信息

叶面积指数(LAI)是描述植被冠层几何结构的最基本的参数,是气候模型、地-气相互作用等过程的重要输入参数.近年来遥感反演LAI的尺度效应问题得到广泛关注.在作物冠层反射率模型基础上,讨论了LAI尺度效应的产生机制,并获得不同尺度之间LAI的转换公式,数值模拟试验和实际遥感图像试验都证明了该尺度转换公式的可靠性.

关键词：空间尺度效应遥感反演叶面积指数真实叶面积指数连续植被冠层反射率模型

航空影像与TM影像的配准及用航空影像对TM进行作物估产方法的精度检验

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环境遥感 1994年第4期9卷 272-279页

作者：刘茜徐希孺北京大学遥感技术与应用研究所

人们总是期望用较高分辨率的遥感影像来检验或评价相对低分辨率的遥感影像的分类结果的正确性，比如用航空影像检验ＴＭ的分类结果，用ＴＭ影像检验ＮＯＡＡ的分类结果。然而进行检验的首要关键的问题是将两幅不同分辨率的遥感影像在空... 详细信息

人们总是期望用较高分辨率的遥感影像来检验或评价相对低分辨率的遥感影像的分类结果的正确性，比如用航空影像检验ＴＭ的分类结果，用ＴＭ影像检验ＮＯＡＡ的分类结果。然而进行检验的首要关键的问题是将两幅不同分辨率的遥感影像在空间准确配准。事实证明，在空间域进行强制叠合是不成功的，因为二者没有可比的共同基准。两物相比必须要有一个共同的基础，作者认为遥感影像的空间频谱是一个较好的可以相互比较的基础，人们可以设法使空间尺度不同的两幅遥感影像在空间频谱上具有一致性，也就是说对相对高分辨率的影像进行适当的低通滤波而粗化，并通过它与相对的低分辨率的遥感影像进行错动，求取相关系数值，当相关系数达到最大值时可被认为是最佳的配准状况。本文以１：１００００的黑白航空像片为准，对应用ＴＭ影像估算冬小麦播种面积的精度进行了对比检验。结果表明，在传统的监督分类，Ｋ－Ｔ变换或混合像元分解方法中，混合像元分解方法的精度最高。

关键词：农作物估产产量航空影像 TM影像配准