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卫星应用 2019年第8期27卷 19-22页

作者：洪韬珠海欧比特宇航科技股份有限公司

针对珠海欧比特宇航科技股份有限公司(以下简称欧比特公司)2018年4月26日发射的02组4颗高光谱卫星(OrbitaHyperSpectral,简称OHS),本文开展了珠海一号高光谱卫星数据在内陆湖泊水质监测、富营养化状态评价、水体污染监测中的应用示范研... 详细信息

针对珠海欧比特宇航科技股份有限公司(以下简称欧比特公司)2018年4月26日发射的02组4颗高光谱卫星(OrbitaHyperSpectral,简称OHS),本文开展了珠海一号高光谱卫星数据在内陆湖泊水质监测、富营养化状态评价、水体污染监测中的应用示范研究。研究发现,在叶绿素a、悬浮物浓度等定量遥感反演方面,高光谱分辨率的珠海一号高光谱卫星数据能够捕捉到精细的光谱特征进而提取更多水体要素的信息;在水华水草识别等精细化定量提取方面,高空间分辨率的珠海一号高光谱卫星数据占有优势。

关键词：珠海一号高光谱卫星湖泊水质监测富营养化评价水华水草识别

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联合星载高光谱影像和堆栈集成学习回归算法的红树林冠层叶绿素含量遥感反演

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遥感学报 2022年第6期26卷 1182-1205页

作者：付波霖邓良超张丽覃娇玲刘曼贾明明何宏昌邓腾芳高二涛范冬林桂林理工大学测绘地理信息学院桂林541006 中国科学院空天信息创新研究院北京100094 中国科学院东北地理与农业生态研究所长春130000

红树林是世界上生产力最高、价值最高的湿地生态系统之一。冠层叶绿素含量CCC(Canopy Chlorophyll Content)作为红树林重要的生物物理参量,是估算其生产力和评价其健康状况的重要指标。本文利用珠海一号高光谱卫星(OHS)影像与Sentinel-2... 详细信息

红树林是世界上生产力最高、价值最高的湿地生态系统之一。冠层叶绿素含量CCC(Canopy Chlorophyll Content)作为红树林重要的生物物理参量,是估算其生产力和评价其健康状况的重要指标。本文利用珠海一号高光谱卫星(OHS)影像与Sentinel-2A多光谱数据计算传统植被指数与组合植被指数并构建了高维数据集,综合利用正态分布检验、最大相关系数法与变量重要性评价进行数据降维和变量优选;分别基于单一线性回归算法、机器学习回归算法和堆栈集成学习回归算法构建了红树林CCC遥感反演模型,探明北部湾红树林CCC的最佳遥感反演模型,验证OHS高光谱影像与Sentinel-2A数据反演红树林CCC的精度差异,评估SNAP-SL2P算法反演红树林CCC的适用性。研究结果表明:(1)通过数据降维和变量选择处理,从高维度OHS数据集选取了8个特征变量,其中RSI_((12,17))、DSI_((12,18))和NDSI_((6,12))组合植被指数对红树林CCC反演精度的贡献率较高;(2)联合OHS数据和最优堆栈GBRT集成学习回归模型(Score=0.999,RMSE=0.963μg/cm^(2))的训练精度优于最优RF机器学习回归模型(RMSE降低了7.531μg/cm^(2)),明显优于最优Lasso线性回归模型(RMSE降低了19.383μg/cm^(2));(3)在最优堆栈集成学习回归模型下,OHS数据反演红树林CCC的精度(R^(2)=0.761,RMSE=16.738μg/cm^(2))高于Sentinel-2A影像(R^(2)=0.615,RMSE=20.701μg/cm^(2));(4)联合OHS和Sentinel-2A数据的最优堆栈集成学习回归模型反演红树林CCC的精度都明显优于SNAP-SL2P算法(R^(2)=0.356,RMSE=49.419μg/cm^(2))。研究结果论证了正态分布检验、最大相关系数法和基于XGBoost的特征选择方法有效降低了高维数据集的维度,并得到了最优特征变量;OHS数据的最优堆栈GBRT集成学习回归模型训练精度最高,是估算红树林CCC的最优反演模型;OHS和Sentinel-2A数据都能有效反演红树林CCC(R^(2)均大于0.61),而OHS数据的估算精度更高(R^(2)大于0.75);SNAPSL2P算法不能有效反演红树林CCC(R^(2)小于0.4),且对红树林CCC数值存在系统性低估。

关键词：红树林冠层叶绿素含量珠海一号高光谱卫星堆栈集成学习回归算法特征降维遥感反演

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一种考虑云层影响的遥感影像波段配准方案

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地理空间信息 2020年第5期18卷 65-69,I0006页

作者：赵旭辉蒋永华武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉430079 武汉大学遥感信息工程学院湖北武汉430079

对高光谱遥感影像中运动云层对波段配准的影响进行了分析,结合灰度拉伸和形态学空间运算提出了一种新的在影像有云条件下高光谱影像多波段配准算法。结合算法设计了较为稳定的多波段配准方案;利用Python编程开发实现了原型系统,并将原... 详细信息

对高光谱遥感影像中运动云层对波段配准的影响进行了分析,结合灰度拉伸和形态学空间运算提出了一种新的在影像有云条件下高光谱影像多波段配准算法。结合算法设计了较为稳定的多波段配准方案;利用Python编程开发实现了原型系统,并将原型系统在珠海一号高光谱卫星数据上进行了实验。结果表明,系统具有良好的效果。

关键词：高光谱遥感波段配准灰度拉伸云层识别特征筛选珠海一号高光谱卫星

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