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农业工程学报 2022年第7期38卷 189-199页

作者：张宁丹任建强吴尚蓉中国农业科学院农业资源与农业区划研究所北京100081 农业农村部农业遥感重点实验室北京100081

针对已有基于遥感信息的收获指数估算对籽粒灌浆过程中作物生物量变化和收获指数变化过程考虑不足且估算精度有待进一步提高的现状,该研究以冬小麦为研究对象,基于冠层高光谱数据、地上生物量和动态籽粒产量等数据,在提出灌浆至成熟阶... 详细信息

针对已有基于遥感信息的收获指数估算对籽粒灌浆过程中作物生物量变化和收获指数变化过程考虑不足且估算精度有待进一步提高的现状,该研究以冬小麦为研究对象,基于冠层高光谱数据、地上生物量和动态籽粒产量等数据,在提出灌浆至成熟阶段动态收获指数(Dynamic Harvest Index, DHI)和构建花后累积地上生物量比例动态参数(Dynamic f_(G), D-f_(G))基础上,提出了敏感波段中心构建归一化差值光谱指数(Normalized Difference Spectral Index, NDSI)估算D-f_(G)的作物动态收获指数估测技术方法并进行精度验证。在此基础上,通过敏感波段宽度扩展确定了冬小麦D-f_(G)估算敏感波段最大宽度,并实现了最大波宽下D-f_(G)和DHI的遥感获取。结果表明,筛选的5个敏感波段中心λ(366 nm, 489 nm)、λ(443 nm, 495 nm)、λ(449 nm, 643 nm)、λ(579 nm, 856 nm)、λ(715 nm, 849 nm)构建NDSI进行D-f_(G)遥感估算均达到了较高精度水平,均方根误差(Root Mean Square Error, RMSE)在0.036~0.050之间,归一化均方根误差(Normalized Root Mean Square Error, NRMSE)在10.46%~14.59%之间;基于敏感波段中心的DHI估算中,RMSE在0.039~0.053之间,NRMSE在10.50%~14.28%之间;估算D-f_(G)的5个敏感波段中心最大波段宽度分别为30、68、58、20和86 nm,基于最大波宽获取DHI估算结果中,RMSE在0.054~0.055之间,NRMSE在14.38%~14.65%之间。可见,该研究所提收获指数遥感估算方法具有一定的可行性,为获取冬小麦动态收获指数提供了新思路和新方法,也为窄波段高光谱卫星遥感和宽波段多光谱卫星遥感获取大范围作物收获指数空间信息提供一定技术参考。

关键词：遥感高光谱冬小麦动态收获指数敏感波段波段扩展

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环型腔连续波染料激光器的波段扩展

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激光杂志 1989年第5期10卷 205-207页

作者：陈建华胡义华周士康中科院安徽光机所激光光谱学实验室

在HYJ—801B型环型腔连续波染料激光器上实现了R110、DCM染料的激光运转,加上原配R6G染料,激光输出复盖了530—680毫微米整个波段。文中介绍的扩展波段的原理及技术手段,给进一步波段扩展工作提供了技术依据。

关键词：染料激光器波段扩展环形腔

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基于实测数据的红外图像生成方法研究

基于实测数据的红外图像生成方法研究

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作者：杨倩西安电子科技大学

学位级别：硕士

基于测量数据的红外图像生成方法已经被提出了，但反演获得本征温度的过程中均未考虑太阳辐射及天空背景辐射对反演过程的影响。本文在反演过程中，考虑了太阳辐射及天空背景辐射对温度反演的影响，以实拍海面图像为例生成了扩展波段的... 详细信息

基于测量数据的红外图像生成方法已经被提出了，但反演获得本征温度的过程中均未考虑太阳辐射及天空背景辐射对反演过程的影响。本文在反演过程中，考虑了太阳辐射及天空背景辐射对温度反演的影响，以实拍海面图像为例生成了扩展波段的红外图像。首先，根据红外成像原理，建立了精确的考虑环境辐射的传输模型，分析了每个辐射分量的特点及计算方法，比较分析了环境辐射及大气效应在不同波段的数值。重点讨论了适用于海面的Ross-BRDF反射模型，分析比较了Ross-BRDF模型在不同波段的特点，分析了其可靠性及优点，计算了指定角度的BRDF值。然后，对反演流程的各个模块进行理论建模，讨论了各个模块计算中需要注意的问题，分析了算法有效性。最后，以实拍海面图像为例，计算了反演过程每一步的处理结果，并仿真生成了扩展波段的图像;利用生成的仿真数据，对比分析了本文反演算法与传统算法的结果，显示了本文反演算法的有效性。本文在反演过程中添加对环境辐射的建模，增加了反演的精确性。

关键词：测量数据温度反演环境辐射 BRDF 波段扩展

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高光谱遥感图像的处理与应用

高光谱遥感图像的处理与应用

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作者：张媛西北工业大学

学位级别：硕士

随着遥感技术的发展,人类将逐步从外层空间观测地球、探索宇宙,从而为我们认识国土、开发资源、研究环境、分析全球变化找到新的途径。遥感数字图像处理技术的出现,从根本上改变了传统遥感图像的处理及识别方式,为遥感技术系统的完善,... 详细信息

随着遥感技术的发展,人类将逐步从外层空间观测地球、探索宇宙,从而为我们认识国土、开发资源、研究环境、分析全球变化找到新的途径。遥感数字图像处理技术的出现,从根本上改变了传统遥感图像的处理及识别方式,为遥感技术系统的完善,实现对地物高效、快速识别以及多源信息的数字化融合处理创造了良好的条件。本文结合课题,以高光谱遥感图像为对象重点研究了高光谱图像的前期预处理、单波段图像目标的识别以及多波段图像的目标检测。主要研究工作如下: (1)阐述了高光谱遥感技术的概念,介绍了高光谱图像的特征模式并分析了高光谱图像数据的组成;总结了遥感图像的预处理方法,通过实验对高光谱图像进行辐射校正和几何校正处理的计算机实验验证,并从实验结果解释了产生畸变的原因。 (2)研究了单波段遥感图像(红外图像)目标识别的步骤和方法,从理论上验证该方法的有效性;(3)通过对高光谱多波段遥感图像光谱特性的分析,提出了针对具有海量数据的高光谱遥感图像采用主分量分析与独立成分分析相结合的目标检测方法,大大减少了高光谱图像处理的数据量,节省了目标检测的时间;(4)对于波段数不足的高光谱遥感图像目标识别问题,提出了波段扩展与正交空间投影相结合的方法,改善了因波段数不足引起的检测性能较差的问题。

关键词：高光谱遥感图像图像校正目标检测、识别主分量分析独立成分分析波段扩展

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316.4nm紫外氦氖激光器

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量子电子学报 1997年第6期14卷 571-571页

作者：赵绥堂李新章钟灿涛康志峰北京大学物理系北京101871

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