检索结果-南通市图书馆

半导体光电 2024年第2期45卷 261-268页

作者：王俊佟杨华东沈阳理工大学信息科学与工程学院沈阳110159

高光谱遥感图像识别技术在伪装目标识别方面具有很大的应用前景。针对高光谱遥感图像中的混合像元和光谱变异问题,提出基于高光谱解混技术的伪装目标识别方法。该方法采用扩展线性混合模型表征高光谱图像中的光谱变异问题,利用超像元分... 详细信息

高光谱遥感图像识别技术在伪装目标识别方面具有很大的应用前景。针对高光谱遥感图像中的混合像元和光谱变异问题,提出基于高光谱解混技术的伪装目标识别方法。该方法采用扩展线性混合模型表征高光谱图像中的光谱变异问题,利用超像元分割技术将原始高光谱图像转换为粗细多尺度特征图,对超像元丰度矩阵附加8-邻域空间加权与行约束,以降低噪声和奇异点像元的影响。针对伪装目标空间分布稀疏的特点,在模型中增加丰度矩阵的截断加权核范数作为正则化项,以提高算法精度。实验结果表明提出的方法具有良好的抗噪性和较高的解混精度,可以有效提高伪装目标识别精度。

关键词：伪装目标识别高光谱图像光谱解混扩展线性混合模型

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基于混合像元分解的川西高原地区积雪覆盖度反演模型

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作者：段金亮西南交通大学

学位级别：硕士

川西高原牧区的雪灾具有发生频率高、影响范围广、危害程度大以及救灾困难等特点,所以,持续监测川西高原的积雪是至关重要的。监测积雪可以从积雪覆盖度、积雪分布、雪深、雪粒径等特征作为切入点,其中积雪覆盖度是全球能量平衡、气候... 详细信息

川西高原牧区的雪灾具有发生频率高、影响范围广、危害程度大以及救灾困难等特点,所以,持续监测川西高原的积雪是至关重要的。监测积雪可以从积雪覆盖度、积雪分布、雪深、雪粒径等特征作为切入点,其中积雪覆盖度是全球能量平衡、气候、水文、生态模型以及积雪定量遥感中的重要输入参数之一。当前,川西高原积雪监测主要以MODIS标准积雪产品为主,其产品数据在川西高原精度不高且普适性不强,其它获取积雪覆盖度的方式有限。针对川西高原难获取高精度的积雪覆盖度和现行MODIS标准产品精度不高及普适性不强等问题,本文基于混合像元分解理论提出了一种基于噪声水平估计的扩展线性分解模型（NELMM）,首先,在解混过程中引入了端元尺度因子用来模拟不同的积雪端元,解决由于光照差异带来的端元异质性及端元变化,消除了常规混合像元分解算法无法处理的端元变化。然后根据高光谱应用中的多元回归理论估计相邻波段的噪声,从估计噪声中获得噪声权重矩阵,将噪声权重矩阵引入到扩展线性混合模型中来平衡不同波段间的噪声水平,来减轻不同波段噪声水平的影响,消除波段噪声差异性带来的误差。为论证NELMM的优势性,这里通过3组模拟实验和3组真实实验来验证模型的适用性和鲁棒性,同时将提出的NELMM模型与FCLS、PLMM、ELMM和GLMM进行比较分析,采用均方根误差和光谱角两个指标进行精度评价。同时,为论证NELMM模型在川西高原反演积雪覆盖度的普适性和稳定性,本文选取川西北高原和川西山地的两种典型地形区域作为研究区,分别以每个研究区3期不同时期的MODIS09GA数据开展实验研究。为验证NELMM的算法精度、优势和稳定性,采用扩展线性混合模型ELMM来进行交叉验证,同时与MODIS10A1标准积雪覆盖度产品对比分析。本文选取模型精度（Accuracy,ACC）和总积雪面积比例（Total Snow Area Ratio,TSCR）、均方根误差（Root Mean Square Error,RMSE）、相关系数（Correlation coefficient,R）和平均误差（Average Error,AE）等四个辅助指标来评价模型的反演精度、稳定性和适应性,使用Landast8-OLI分类影像制作的积雪覆盖度作为参考值对反演结果进行精度验证。定量分析与实验结果表明:提出的NELMM模型具有高鲁棒性和高精度性,且论证了NELMM模型在混合像元分解方面的可行性,NELMM模型在模拟实验和真实实验中的精度指标都是最优的,其分解结果也是最好,其能够平衡不同波段间噪声水平不同的问题,且能够减弱端元变化对分解结果的影响,从而提高模型对影像的分解精度;NELMM模型的精度整体高于ELMM模型,说明引入噪声权重矩阵平衡了波段间的噪声,减轻了不同波段噪声水平的影像,提高了积雪覆盖度反演的精度,同时,与现有的MODIS标准积雪产品相比,NLEMM反演的积雪覆盖度精度高,提取总体精度高于90%,总的积雪面积比例高于90%,均方误差低于0.18,且具有很好的鲁棒性,能够为川西高原积雪覆盖信息提取及积雪监测发挥一定的作用。

关键词：积雪覆盖度扩展线性混合模型混合像元噪声水平端元变化川西高原

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基于IDL和MATLAB混合编程的两种光谱混合分析方法比较

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遥感技术与应用 2017年第5期32卷 858-865页

作者：肖昊王杰中国科学院新疆生态与地理研究所新疆乌鲁木齐830011 中国科学院大学北京100049 西华师范大学国土资源学院四川南充637009

交互式数据语言IDL是一种跨平台、面向对象的应用程序开发语言,具有强大的数据分析和可视化能力。基于矩阵运算的科学计算软件MATLAB是一种大型数值编程计算和图像处理软件,拥有丰富的工具箱。将IDL和MATLAB进行混合编程,同时采用扩展... 详细信息

交互式数据语言IDL是一种跨平台、面向对象的应用程序开发语言,具有强大的数据分析和可视化能力。基于矩阵运算的科学计算软件MATLAB是一种大型数值编程计算和图像处理软件,拥有丰富的工具箱。将IDL和MATLAB进行混合编程,同时采用扩展线性混合模型对Hyperion影像进行端元变化解混。为了验证端元变化解混的结果,采用全约束最小二乘法模型进行对比分析。试验结果表明:IDL和MATLAB混合编程结合两者的优势,有效地提高了代码编写效率;同时,当地物类别所占面积较大时,扩展线性混合模型解混精度比全约束最小二乘法模型高,反之,全约束最小二乘法模型的解混精度高。

关键词：高光谱影像端元变化混合像元分解 IDL与MATLAB混合编程全约束最小二乘法扩展线性混合模型

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干热河谷的植被覆盖度算法应用研究——以元谋为例

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水土保持应用技术 2019年第1期 26-29页

作者：杨敏莹陈秋艳王杰西华师范大学国土资源学院四川南充637009

目前遥感提取植被覆盖度的方法通常适用于农田、草地等高植被覆盖区,而在类似于干热河谷的植被稀疏地区效果不好。因此,针对目前常用的植被覆盖度提取算法进行比较、分析、选择,优化模型参数,进而得到一个最适于干热河谷地区植被覆盖度... 详细信息

目前遥感提取植被覆盖度的方法通常适用于农田、草地等高植被覆盖区,而在类似于干热河谷的植被稀疏地区效果不好。因此,针对目前常用的植被覆盖度提取算法进行比较、分析、选择,优化模型参数,进而得到一个最适于干热河谷地区植被覆盖度的优化模型。以元谋地区的MODIS影像数据为基础,将扩展线性混合模型(ELMM)运用于干热河谷地区植被覆盖度的提取,并将像元二分法、三波段梯度差法的提取结果与之对比,同时为了验证3种算法的精度,利用同一时段的Landsat TM影像进行检验。试验结果表明:扩展线性混合模型对于干热河谷区植被覆盖度的提取精度要优于像元二分模型和三波段梯度差法,且最大限度的接近于真值,可以考虑在今后的干热河谷覆盖植被信息提取实践中广泛使用。

关键词：植被覆盖度 TM与MODIS影像像元二分法三波段梯度差法扩展线性混合模型

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