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一种新的基于Fisher判别的混合像元分解算法:室内控制实验结果分析
被引量：
4
1
作者
陈学泓
王胜强
+2 位作者
陈晋
沈妙根
朱孝林
《红外与毫米波学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第6期476-480,共5页
混合像元分解技术(Spectral Mixture Analysis,SMA)是遥感图像处理的重要手段之一.传统方法假设每个端元具有稳定的光谱特征,然而端元内光谱差异普遍存在,这将导致混合像元分解精度的降低.针对该问题,提出了基于Fisher判别(Fisher Discr...
混合像元分解技术(Spectral Mixture Analysis,SMA)是遥感图像处理的重要手段之一.传统方法假设每个端元具有稳定的光谱特征,然而端元内光谱差异普遍存在,这将导致混合像元分解精度的降低.针对该问题,提出了基于Fisher判别(Fisher Discriminant Analysis,FDA)的混合像元分解算法.Fisher判别对光谱各波段进行线性组合,使得转换后的光谱值分离度最大,即端元内的光谱差异较小而端元间的光谱差异较大.利用转换后的光谱对混合像元进行分解可以最大程度地减少端元内光谱差异对分解结果的影响.利用该方法对室内控制实验的模拟混合像元光谱进行分解,并与过去提出的几种混合像元分解技术进行比较,结果显示新方法相比传统方法在分解精度上有相当程度的提高.
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关键词
混合像元分解
端元内光谱差异
FISHER判别
室内控制实验
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职称材料
小波包分解支持下的高光谱混合像元盲分解
被引量：
4
2
作者
李熙
陈学泓
+2 位作者
陈晓玲
田礼乔
陈锋锐
《光子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第6期835-842,共8页
提出将小波包辅助下子带分解的独立成分分析用于高光谱混合像元盲分解.利用小波包分解改进独立成分分析技术,并考虑到高光谱数据的特点提出了高光谱混合像元盲分解方法,该方法能克服独立成分分析方法要求端元光谱统计独立带来的问题.利...
提出将小波包辅助下子带分解的独立成分分析用于高光谱混合像元盲分解.利用小波包分解改进独立成分分析技术,并考虑到高光谱数据的特点提出了高光谱混合像元盲分解方法,该方法能克服独立成分分析方法要求端元光谱统计独立带来的问题.利用两组合成数据和三组室内实测数据对本算法进行测试,证明了本算法能较为准确的提取端元光谱波形和端元丰度,其准确度明显优于独立成分分析方法.该方法为高光谱遥感影像的盲分解提供了一条新的途径.
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关键词
遥感
小波包分解
混合像元
独立成分分析
线性光谱混合模型
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职称材料
一种基于县城中心的汇流时间计算方法
被引量：
1
3
作者
胡畔
陈波
+1 位作者
史培军
陈学泓
《北京师范大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第6期781-789,共9页
预测洪水传播时间是洪水预警工作的一项重要内容.本文以湘江流域地区的51个县城建成区的中心点为子汇水区出口,划分各个县城的集水面积,并计算瞬时单位线,分析坡面流速、河道流速、河网提取阈值等因素对瞬时单位线的影响.结果表明:河道...
预测洪水传播时间是洪水预警工作的一项重要内容.本文以湘江流域地区的51个县城建成区的中心点为子汇水区出口,划分各个县城的集水面积,并计算瞬时单位线,分析坡面流速、河道流速、河网提取阈值等因素对瞬时单位线的影响.结果表明:河道流速比坡面流速对涨洪历时的长短影响更显著;坡面流速比河道流速对于洪水总历时的影响更大;当河网提取阈值增加时,单位线峰值减小而退水段历时增加.在此基础上,依据敏感性分析,确定了较合理的河网提取阈值、河道流速和坡面流速,计算了每个子汇水区的洪水传播时间,制作了湘江流域县城子汇水区的洪水传播时间分布图.最后,将本文计算结果与湘江干流实测水位资料进行了对比分析,发现模拟结果与实测结果接近.本研究为洪水预警工作提供一种参考思路.
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关键词
流域提取
洪水传播时间
瞬时单位线
洪水预警
湘江流域
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职称材料
题名
一种新的基于Fisher判别的混合像元分解算法:室内控制实验结果分析
被引量：
4
1
作者
陈学泓
王胜强
陈晋
沈妙根
朱孝林
机构
北京师范大学资源学院地表过程与资源生态国家重点实验室(筹)
出处
《红外与毫米波学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第6期476-480,共5页
基金
国家高技术研究发展计划(863计划)(2006AA12Z103)
教育部新世纪人才计划资助
文摘
混合像元分解技术(Spectral Mixture Analysis,SMA)是遥感图像处理的重要手段之一.传统方法假设每个端元具有稳定的光谱特征,然而端元内光谱差异普遍存在,这将导致混合像元分解精度的降低.针对该问题,提出了基于Fisher判别(Fisher Discriminant Analysis,FDA)的混合像元分解算法.Fisher判别对光谱各波段进行线性组合,使得转换后的光谱值分离度最大,即端元内的光谱差异较小而端元间的光谱差异较大.利用转换后的光谱对混合像元进行分解可以最大程度地减少端元内光谱差异对分解结果的影响.利用该方法对室内控制实验的模拟混合像元光谱进行分解,并与过去提出的几种混合像元分解技术进行比较,结果显示新方法相比传统方法在分解精度上有相当程度的提高.
关键词
混合像元分解
端元内光谱差异
FISHER判别
室内控制实验
Keywords
spectral mixture analysis
endmember spectral variability
Fisher discriminant analysis
laboratory experiment
分类号
TP751.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
小波包分解支持下的高光谱混合像元盲分解
被引量：
4
2
作者
李熙
陈学泓
陈晓玲
田礼乔
陈锋锐
机构
武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室
名古屋大学环境学研究科
中国科学院遥感应用研究所
出处
《光子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第6期835-842,共8页
基金
武汉大学自主科研项目(No.904275839)
武汉市科技计划项目(No.200970634267)
+1 种基金
国家自然基金委创新研究群体科学基金项目(No.41021061)
国家重点基础研究发展计划项目(No.2009CB723905)资助
文摘
提出将小波包辅助下子带分解的独立成分分析用于高光谱混合像元盲分解.利用小波包分解改进独立成分分析技术,并考虑到高光谱数据的特点提出了高光谱混合像元盲分解方法,该方法能克服独立成分分析方法要求端元光谱统计独立带来的问题.利用两组合成数据和三组室内实测数据对本算法进行测试,证明了本算法能较为准确的提取端元光谱波形和端元丰度,其准确度明显优于独立成分分析方法.该方法为高光谱遥感影像的盲分解提供了一条新的途径.
关键词
遥感
小波包分解
混合像元
独立成分分析
线性光谱混合模型
Keywords
Remote sensing
Wavelet packet decomposition
Mixed pixel
Independent component analysis
Linear spectral mixture model
分类号
P751.1 [交通运输工程—港口、海岸及近海工程]
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职称材料
题名
一种基于县城中心的汇流时间计算方法
被引量：
1
3
作者
胡畔
陈波
史培军
陈学泓
机构
北京师范大学环境演变与自然灾害教育部重点实验室
北京师范大学民政部/教育部减灾与应急管理研究院
北京师范大学地理科学学部
出处
《北京师范大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第6期781-789,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(41501020
41621061)
文摘
预测洪水传播时间是洪水预警工作的一项重要内容.本文以湘江流域地区的51个县城建成区的中心点为子汇水区出口,划分各个县城的集水面积,并计算瞬时单位线,分析坡面流速、河道流速、河网提取阈值等因素对瞬时单位线的影响.结果表明:河道流速比坡面流速对涨洪历时的长短影响更显著;坡面流速比河道流速对于洪水总历时的影响更大;当河网提取阈值增加时,单位线峰值减小而退水段历时增加.在此基础上,依据敏感性分析,确定了较合理的河网提取阈值、河道流速和坡面流速,计算了每个子汇水区的洪水传播时间,制作了湘江流域县城子汇水区的洪水传播时间分布图.最后,将本文计算结果与湘江干流实测水位资料进行了对比分析,发现模拟结果与实测结果接近.本研究为洪水预警工作提供一种参考思路.
关键词
流域提取
洪水传播时间
瞬时单位线
洪水预警
湘江流域
Keywords
watershed extraction
travel time
instantaneous unit hydrograph
flood warning
Xiangjiang watershed
分类号
P333 [天文地球—水文科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种新的基于Fisher判别的混合像元分解算法:室内控制实验结果分析
陈学泓
王胜强
陈晋
沈妙根
朱孝林
《红外与毫米波学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
小波包分解支持下的高光谱混合像元盲分解
李熙
陈学泓
陈晓玲
田礼乔
陈锋锐
《光子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
一种基于县城中心的汇流时间计算方法
胡畔
陈波
史培军
陈学泓
《北京师范大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2018
1
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职称材料
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