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基于PROBA/CHRIS遥感数据和PROSAIL模型的春小麦LAI反演 被引量:33
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作者 杨贵军 赵春江 +2 位作者 邢著荣 黄文江 王纪华 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第10期88-94,共7页
大面积区域作物叶面积指数(LAI)遥感反演,对指导作物管理具有重要的意义。该文基于2008年5-7月在黑河流域开展的大型星-机-地遥感综合试验获取的多角度高光谱PROBA/CHRIS数据及地面同步观测数据,利用PROSAIL辐射传输模型和神经元网络方... 大面积区域作物叶面积指数(LAI)遥感反演,对指导作物管理具有重要的意义。该文基于2008年5-7月在黑河流域开展的大型星-机-地遥感综合试验获取的多角度高光谱PROBA/CHRIS数据及地面同步观测数据,利用PROSAIL辐射传输模型和神经元网络方法反演春小麦LAI,并利用地面实测LAI进行验证和分析,结果表明:PROBA/CHRIS数据的最佳组合波段为band4(555.1nm)、band9(696.9nm)和band15(871.5nm),利用PROBA/CHRIS数据反演LAI时,3角度组合(0°、36°、55°)反演LAI精度最高(R2=0.854,RMSE=0.344;MAE=0.213)。随着观测角度增加LAI反演精度相应提高,但超过3个角度后,多观测角度数据会带来较大不确定性,影响神经元网络建模,导致LAI反演精度下降。 展开更多
关键词 遥感 神经元网络 反演 春小麦 LAI proba/chris PROSAIL
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多角度高光谱CHRIS/Proba植被模式数据大气校正 被引量:4
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作者 王明常 王亚楠 +3 位作者 陈圣波 路鹏 陶玉龙 徐连举 《吉林大学学报(地球科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第2期609-614,共6页
遥感数据大气校正是进行定量遥感的前提,大气校正的好坏直接影响到后期的定量分析、信息提取和遥感应用。选择长白山地区2008年8月30日的多角度高光谱CHRIS/Proba数据为研究对象,根据多角度高光谱CHRIS数据植被模式的特点,利用滤波进行... 遥感数据大气校正是进行定量遥感的前提,大气校正的好坏直接影响到后期的定量分析、信息提取和遥感应用。选择长白山地区2008年8月30日的多角度高光谱CHRIS/Proba数据为研究对象,根据多角度高光谱CHRIS数据植被模式的特点,利用滤波进行条带噪声去除;根据MODTRAN模型原理进行多角度高光谱CHRIS/Proba植被模式数据大气校正,并对校正结果与同时过境的MODIS数据大气校正产品进行对比分析。在相同波长范围内的最大反射率误差为0.001 6,为进一步定量反演植被参数、生物量等信息提供了重要依据。 展开更多
关键词 遥感 多角度高光谱 chris/proba数据 植被模式 大气校正
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CHRIS/PROBA数据条带噪声去除方法比较 被引量:13
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作者 董广香 张继贤 刘正军 《遥感信息》 CSCD 2006年第6期36-39,49,共5页
PROBA是欧空局于2001年发射的一颗最小的对地观测卫星,CHRIS是搭载于PROBA平台上的最主要的成像光谱分光计,具有五个成像模式,以其卓越的光谱空间分辨率及多角度的优势为着不同的研究目的分别对陆地、海洋及内陆水体进行成像。但CHRIS/P... PROBA是欧空局于2001年发射的一颗最小的对地观测卫星,CHRIS是搭载于PROBA平台上的最主要的成像光谱分光计,具有五个成像模式,以其卓越的光谱空间分辨率及多角度的优势为着不同的研究目的分别对陆地、海洋及内陆水体进行成像。但CHRIS/PROBA数据本身被严重的条带噪声所污染,尤其是垂直条带噪声,因而去除条带噪声则成为使用CHRIS数据的首要与处理工作。本文描述了几种去除条带方法,包括传统的矩匹配方法,新的迭代辐射纠正方法,校正因子法及比值法。由于这些方法基于不同的理念,各个方法的去噪效果必定有所差异,本文目的是通过比较选出其中最好的一种方法。每种方法的结果从两方面进行了比较、评定:定性的视觉效果及图像变换前后的定量的灰度偏移值,比较结果列成表格,从而挑选出最优秀的一种方法。 展开更多
关键词 chris/proba 条带噪声 矩匹配法 比值法 校正因子法 迭代拟合法
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利用CHRIS/PROBA数据定量反演草地LAI方法研究 被引量:6
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作者 李新辉 宋小宁 冷佩 《国土资源遥感》 CSCD 2011年第3期61-66,共6页
以内蒙古锡林河流域典型草地为研究样区,基于新一代微卫星CHRIS/PROBA高光谱遥感数据,利用双层冠层反射率模型(A two-layer Canopy Reflectance Model,ACRM)定量反演叶面积指数(LAI)。首先对高光谱数据进行预处理和统计分析,并结合反演... 以内蒙古锡林河流域典型草地为研究样区,基于新一代微卫星CHRIS/PROBA高光谱遥感数据,利用双层冠层反射率模型(A two-layer Canopy Reflectance Model,ACRM)定量反演叶面积指数(LAI)。首先对高光谱数据进行预处理和统计分析,并结合反演结果对角度信息的敏感性进行分析,确定适于该区的最优波段组合和参数,实现了区域尺度的草地叶面积指数定量反演;然后利用该区多年实测数据的统计结果对ACRM模型进行检验,并将反演结果与MODIS的LAI数据进行相互校验分析。结果表明,CHRIS/PROBA数据用于反演稀疏草地的LAI是可行的,且利用多角度信息可以改善稀疏植被覆盖情况下LAI低估问题。本研究可为草地生态系统研究提供更精确的参数,具有一定的实际意义。 展开更多
关键词 chris/proba 稀疏草地 叶面积指数(LAI) 双层冠层反射率模型(ACRM)
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基于CHRIS/PROBA数据和地面实测光谱的三峡库区水体叶绿素a浓度反演研究 被引量:3
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作者 董广香 刘正军 +1 位作者 张继贤 盖利亚 《遥感信息》 CSCD 2008年第1期60-65,共6页
使用欧空局2001年发射的小卫星PROBA所获取的CHRIS数据,结合卫星过境时的准实时地面试验数据分析,提出了一种新的半经验模型用于反演三峡库区的叶绿素a。反演的最大误差为33%,最小误差8%,平均误差22%,均在预计的范围内。考虑到实验数据... 使用欧空局2001年发射的小卫星PROBA所获取的CHRIS数据,结合卫星过境时的准实时地面试验数据分析,提出了一种新的半经验模型用于反演三峡库区的叶绿素a。反演的最大误差为33%,最小误差8%,平均误差22%,均在预计的范围内。考虑到实验数据与卫星过境具有6-7天的时延,可基本认为反演结果与实测值符合,并反映了叶绿素a的全局分布,反演精度满足实用要求。 展开更多
关键词 chris/proba 遥感反演 三峡库区 叶绿素A
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一种改进的CHRIS/PROBA垂直条带去除方法
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作者 董广香 刘正军 张继贤 《遥感信息》 CSCD 2007年第6期36-38,共3页
多角度高光谱高空间分辨率的CHRIS数据是新一代小卫星PROBA平台上的CHRIS传感器获取的又一卓越的遥感数据源,虽然其数据有诸多优势,但也有一个缺陷:在图像上垂直条带噪声污染严重。本文在San-dra Mannheim提出的去除此类噪声的方法基础... 多角度高光谱高空间分辨率的CHRIS数据是新一代小卫星PROBA平台上的CHRIS传感器获取的又一卓越的遥感数据源,虽然其数据有诸多优势,但也有一个缺陷:在图像上垂直条带噪声污染严重。本文在San-dra Mannheim提出的去除此类噪声的方法基础上,对该方法进行了另一种途径的探索,基于图像分割的原理,将图像分成灰度相近的几个片段,逐片断应用最小二乘法的多项式拟合,然后将去过条带的片段整合成一幅完整的图像。通过试验证明,用该途径实现的这种方法在地物复杂图像灰度变化剧烈的影像上取得了优越于其他方法的效果,并且证实,对于具有同类条带噪声的OMIS(Airborne Operational Modular Imaging Spectrometer),该方法也取得了比较好的效果,因而值得推广。 展开更多
关键词 chris/proba 条带 多项式拟合 最小二乘图像分割
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基于PROBA/CHRIS影像的归一化阴影植被指数NSVI构建与应用效果 被引量:2
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作者 胡新宇 许章华 +4 位作者 陈文慧 陈秋霞 王琳 刘辉 刘智才 《国土资源遥感》 CSCD 北大核心 2021年第2期55-65,共11页
开展高光谱遥感影像的阴影检测研究有助于去除阴影,并进一步发挥其高光谱分辨率优势。以多角度高光谱影像PROBA/CHRIS为数据源,尝试从增大明亮区植被、阴影区植被、水体区3种典型地物间光谱的差异入手,利用连续投影算法(successive proj... 开展高光谱遥感影像的阴影检测研究有助于去除阴影,并进一步发挥其高光谱分辨率优势。以多角度高光谱影像PROBA/CHRIS为数据源,尝试从增大明亮区植被、阴影区植被、水体区3种典型地物间光谱的差异入手,利用连续投影算法(successive projection algorithm,SPA)选取特征波段,并分析典型地物在CHRIS影像原始波段及归一化差值植被指数上的光谱特征,由此构建该影像的归一化阴影植被指数(normalized shaded vegetation index,NSVI)。基于步长法设置合理阈值,对影像予以分类,并从分类精度及光谱差异增强效果两个角度评价NSVI对CHRIS影像阴影的检测能力。结果表明:B9和B15可作为构建CHRIS影像NSVI的特征波段;基于NSVI阈值法对CHRIS多角度影像予以分类,各角度影像3种地物的分类精度均在94%以上,总Kappa均大于0.89,0°影像的分类效果最佳;经掩模获取分类后3种地物的子影像,子影像光谱均值有差异,但考虑标准差后则发现其光谱重叠现象较为明显,表明NSVI可增强典型地物间的光谱差异,提高了光谱混淆像元间的可分性。通过进一步比较NSVI与归一化阴影指数和阴影指数的阴影检测效果,亦证明了NSVI的阴影检测能力,说明所构建的NSVI能够应用于PROBA/CHRIS高光谱影像的阴影检测,可为该影像的阴影去除及阴影信息修复等工作提供重要支持。 展开更多
关键词 proba/chris影像 归一化阴影植被指数NSVI 阴影检测 高光谱遥感 光谱特征
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多角度高光谱CHRIS/PROBA数据在土地覆盖分类中的应用 被引量:2
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作者 张西雅 金慧然 李培军 《地理与地理信息科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2010年第5期68-71,F0003,共5页
分析评价多角度CHRIS数据在土地覆盖分类中的性能。分析了不同地物的多角度光谱特征,运用不同角度的CHRIS数据及其组合进行土地覆盖分类。结果表明,不同地物在不同角度上的光谱特征不同,不同角度图像的分类精度不同,而运用多角度CHRIS... 分析评价多角度CHRIS数据在土地覆盖分类中的性能。分析了不同地物的多角度光谱特征,运用不同角度的CHRIS数据及其组合进行土地覆盖分类。结果表明,不同地物在不同角度上的光谱特征不同,不同角度图像的分类精度不同,而运用多角度CHRIS图像可得到比单角度图像更高的分类精度,但要得到最佳的分类结果,需要选择合适的多角度图像组合。 展开更多
关键词 多角度 土地覆盖分类 chris/proba 高光谱图像
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基于决策级数据融合的CHRIS高光谱图像分类方法研究 被引量:6
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作者 马毅 张杰 +1 位作者 任广波 崔廷伟 《海洋科学》 CAS CSCD 北大核心 2015年第2期8-14,共7页
本文选取8种常用的遥感图像监督分类方法,综合利用多数投票方法与先验分类概率信息,设计了3组决策级融合分类策略,在应用地物丰富的黄河口湿地CHRIS高光谱图像数据进行分类实验的基础上,开展了不同融合策略决策分类结果的比较研究,分析... 本文选取8种常用的遥感图像监督分类方法,综合利用多数投票方法与先验分类概率信息,设计了3组决策级融合分类策略,在应用地物丰富的黄河口湿地CHRIS高光谱图像数据进行分类实验的基础上,开展了不同融合策略决策分类结果的比较研究,分析了融合策略对高光谱图像总体分类精度以及不同地物分类精度的影响。结果表明:(1)3组决策级融合策略总体分类精度均大于85%,Kappa系数都优于0.77,较8种单分类器均有提高,表明决策级融合是利用已有分类器资源、提升高光谱图像分类精度的一种途径;(2)策略3的分类表现最好,即维持最小虚警率的前提下降低错分可以提高分类精度,其中芦苇、滩涂地物同时保持了很高的生产者精度和用户精度,均接近90%,水体在保持较高用户精度的情形下生产者精度有大幅提升,增幅达11%;(3)每组策略综合考虑生产者精度和用户精度的情形下分类精度最高,较仅考虑生产者精度或用户精度的情形提升了1-2个百分点,表明设计算法时应同时考虑减少错分和漏分的情况。 展开更多
关键词 图像分类 chris 决策级数据融合
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基于人工神经网络的CHRIS数据内陆水体叶绿素浓度反演研究 被引量:1
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作者 柳彩霞 傅南翔 +3 位作者 郭子祺 付薇 蒋金雄 李琳 《安徽农业科学》 CAS 北大核心 2009年第26期12654-12656,共3页
利用BP神经网络和CHRIS高光谱数据反演了富营养化非常严重的太湖梅梁湾地区叶绿素A浓度。首先计算了CHRIS模式2的18个波段与叶绿素A浓度的皮尔森相关系数,选择CHRIS的前5个波段和第13波段的反射率值作为神经网络的输入,以野外测量的叶绿... 利用BP神经网络和CHRIS高光谱数据反演了富营养化非常严重的太湖梅梁湾地区叶绿素A浓度。首先计算了CHRIS模式2的18个波段与叶绿素A浓度的皮尔森相关系数,选择CHRIS的前5个波段和第13波段的反射率值作为神经网络的输入,以野外测量的叶绿素A浓度为神经网络的输出。实验表明,BP神经网络具有很好的非线性拟合能力,叶绿素A浓度的反演精度相对误差仅为22%,明显优于传统的多项式模型,显示BP神经网络与CHRIS高光谱数据结合的方法在内陆水体水质参数反演领域的应用具有相当的优势。 展开更多
关键词 航天成像光谱仪chris 人工神经网络 内陆水体 叶绿素浓度
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基于多时相CHRIS高光谱卫星数据的优势树种分类研究 被引量:3
11
作者 韩文军 张苏 +1 位作者 焦全军 吴骅 《林业调查规划》 2019年第2期1-6,共6页
多时相高光谱卫星遥感包含树种光谱特征和生长季相差异信息,是解决森林树种识别精度不足的重要技术途径。本文利用不同季节3个时相CHRIS高光谱卫星影像,设计了以Bhattacharyya距离为可分性准则的波段选择经验算法,实现吉林省汪清研究区... 多时相高光谱卫星遥感包含树种光谱特征和生长季相差异信息,是解决森林树种识别精度不足的重要技术途径。本文利用不同季节3个时相CHRIS高光谱卫星影像,设计了以Bhattacharyya距离为可分性准则的波段选择经验算法,实现吉林省汪清研究区的优势树种多时相高光谱卫星填图。结果显示,多时相高光谱数据的可分性指标相比单一时相增幅明显;结合波段选择的多时相高光谱分类结果验证精度较单一时相分类结果和多时相全波段分类精度提高7.5%和1.6%;研究区主要优势树种的分类精度存在差异,柞树和落叶松的分类精度最高,杨树最低,红松与暗针叶林存在一定程度的误分,主要原因为二者的光谱接近且时相特征差异小。 展开更多
关键词 多时相chris高光谱卫星影像 树种分类 光谱特征 BHATTACHARYYA距离 波段选择 可分性准则
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噪声图像的快速二维Otsu阈值分割 被引量:17
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作者 刘金 金炜东 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2013年第10期3169-3171,3200,共4页
为了提高二维阈值分割法处理速度,提出了二维Otsu法的快速实现方法。基于二维随机变量的边缘概率分布,将二维最佳阈值(s*,t*)的求解拆分成两个一维最佳阈值s*和t*的求解;同时为了改善原算法的分割效果,引入类内方差的定义,提出了新的最... 为了提高二维阈值分割法处理速度,提出了二维Otsu法的快速实现方法。基于二维随机变量的边缘概率分布,将二维最佳阈值(s*,t*)的求解拆分成两个一维最佳阈值s*和t*的求解;同时为了改善原算法的分割效果,引入类内方差的定义,提出了新的最佳阈值判别式。实验结果表明,本方法不仅保留了原二维阈值法抗噪性强的特点,其时间复杂度由O(L4)降为O(L),空间复杂度由S(L2)降为S(L),且分割错误率低于原二维Otsu法。该方法适合处理高斯噪声图像的快速阈值分割问题。 展开更多
关键词 图像处理 阈值分割 二维OTSU 类间方差 类内方差 边缘概率分布
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基于PROSAIL模型和多角度遥感数据的森林叶面积指数反演 被引量:8
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作者 潘颖 丁鸣鸣 +3 位作者 林杰 代侨 郭赓 崔琳琳 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第4期90-106,共17页
【目的】基于多角度PROBA/CHRIS遥感数据和野外实测数据,结合PROSAIL模型和随机森林模型反演森林叶面积指数(LAI),以提高植被LAI遥感反演精度,为区域土壤侵蚀遥感定量监测提供新的方法和模型。【方法】以南京市紫金山和幕府山为研究区,... 【目的】基于多角度PROBA/CHRIS遥感数据和野外实测数据,结合PROSAIL模型和随机森林模型反演森林叶面积指数(LAI),以提高植被LAI遥感反演精度,为区域土壤侵蚀遥感定量监测提供新的方法和模型。【方法】以南京市紫金山和幕府山为研究区,采用野外调查、遥感影像、辐射传输模型与数学模型相结合的方法,构建基于PROSAIL模型和多角度PROBA/CHRIS遥感数据的随机森林LAI反演模型,对PROSAIL模型进行敏感性分析和适用性评价,确定最佳LAI反演模型,并利用地面实测LAI进行精度验证和评价。【结果】PROSAIL模型中各输入参数敏感性大小为LAI>叶绿素a、b含量Cab>叶片干物质含量Cm>热点参数SL>叶片内部结构参数N>等效水厚度Cw;模拟的冠层反射率精度大小为0°>36°>-36°>55°>-55°。单角度LAI反演模型中,前向观测角55°精度最高,其决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和平均绝对百分误差(MAPE)分别为0.9157、0.2357和0.0426;相比于传统垂直观测,55°模型的R2提高0.75%,RMSE和MAPE分别降低3.76%和5.12%;相比于非线性回归模型,单角度随机森林LAI反演模型的R2提高0.7%,RMSE和MAPE分别降低15.40%和11.98%;单角度LAI反演模型精度由高到低依次为55°、36°、0°、-55°、-36°。多角度LAI反演模型中,3角度组合(0°、36°、55°)LAI反演精度最高,其R2、RMSE和MAPE分别为0.9184、0.2319和0.0415,相比于单角度55°,R2提高0.29%,RMSE和MAPE分别降低1.61%和2.58%;相比于传统垂直观测,3角度组合模型的R2提高1.05%,RMSE和MAPE分别降低5.31%和7.57%;相比于非线性回归模型,多角度随机森林LAI反演模型的R2提高0.79%,RMSE和MAPE分别降低6.72%和9.19%。紫金山西部区域LAI介于0.44~6.70之间,林地LAI均值为3.04;紫金山西部林地LAI整体上呈北部和南部高、中间低的空间分布格局。【结论】最佳LAI反演模型为基于3角度组合(0°、36°、55°)的随机森林LAI反演模型;一方面,增加观测角度可提供更多植被冠层结构信息,LAI反演精度随观测角度增加而增加,但另一方面,观测角度过多会使像元空间重采样、叶片阴影和土壤阴影等问题带来更多不确定性,LAI反演精度反而下降;无论是单角度还是多角度数据,随机森林LAI反演模型精度均高于非线性回归模型,随机森林模型能够明显提高LAI反演精度,适用于区域植被LAI反演;多角度遥感数据能够反映森林立体结构信息和地物多维空间结构特征,显著改善传统垂直观测数据反演LAI精度较低的问题,从而有效提高植被LAI反演精度。 展开更多
关键词 叶面积指数 多角度proba/chris遥感数据 PROSAIL模型 随机森林模型
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