玉米粗纤维含量高光谱估算模型研究

以不同品种玉米叶片、茎、穗和叶鞘的室内光谱反射率及对应的粗纤维含量为数据源,通过相关性分析发现原始光谱以及一阶导数光谱粗纤维含量光谱诊断的敏感波段分别位于近红外波段的1924nm和2370nm;线性与非线性拟合分析表明以2370nm处的一阶导数光谱所构建的线性模型相对其它模型最优,模型RMSE=3.538,由此模型得到的粗纤维含量理论值与实测值之间极显著相关,相关系数r=0.693.     

高光谱解混方法研究

高光谱图像的空间分辨率较低,导致大量混合像元存在于高光谱图像中。混合像元的存在是使高光谱图像目标分类准确率降低的主要原因之一。高光谱像元解混在高光谱遥感图像处理中具有非常重要的意义。高光谱像元解混主要分为线性和非线性光谱解混两种方法,研究最广泛的是线性光谱解混。归纳了线性光谱解混的两个步骤:（1）提取纯净像元中地物的光谱信号,即提取端元,这是关键步骤;（2）利用端元的加权线性组合对混合像元进行光谱解混,即丰度反演。简述了端元提取及丰度反演研究的主要进展,介绍了端元提取的几种典型算法。通过归纳、对比和分析,总结了不同端元提取方法的特点,并对高光谱解混的研究前景进行了展望。     

基于图像欧式距离和拉普拉斯特征映射的端元提取算法

由于多重反射和散射,高光谱图像中的混合像元实际上是非线性光谱混合。传统的端元提取算法是以线性光谱混合模型为基础,因此提取精度不高。针对高光谱图像的非线性结构,提出了基于图像欧氏距离非线性降维的高光谱遥感图像端元提取方法。该方法结合高光谱数据的物理特性,将图像欧氏距离引入拉普拉斯特征映射进行非线性降维以更好地去除高光谱数据集中冗余的空间信息和光谱维度信息,然后对降维后的数据利用寻找最大单形体体积的方法提取端元。真实高光谱数据实验表明,提出的方法对高光谱图像端元提取具有良好的效果,性能优于线性降维的主成份分析算法和原始的拉普拉斯特征映射算法。     

滇池遥感水污染变迁分析研究

研究分别利用经验模型和混合光谱的线性分解模型计算了滇池水质的水污染变迁分析分布,利用波段运算得到特征波段（PRWI）,经过图像增强处理后提取水体和居民地混合信息。在此基础上通过分析水体的光谱特征,发现水体和居民地在近红外和短波红外上有显著差异,采用决策树模型将水体专题信息提取出来。运用目视判读和定量统计分析方法来评价提取结果得到不同时相的滇池污染分布图。结果表明混合光谱的线性分解模型在水质遥感应用中可以充分的利用遥感影像的多光谱数据,不同水质的水体在遥感图像上有较明显的反映,在内陆湖泊的水质水污染变迁分析研究提取应用中具有通用性。     

基于测地线距离和正交投影的端元提取算法

端元提取是高光谱遥感图像混合像元分解的关键步骤。传统线性端元提取方法忽略了像元内地物的非线性混合因素,制约了混合像元分解精度的提升。针对高光谱图像数据的非线性结构,提出一种基于测地线距离的正交投影端元提取算法,将测地线距离引入端元单体提取过程,利用正交投影方法逐个提取端元。为了降低测地线距离计算量,在端元提取前先利用自动目标生成方法和无约束最小二乘法对原始高光谱数据进行数据约减。模拟和真实高光谱图像实验表明,该方法能够表征光谱数据中非线性因素,端元提取结果优于传统自动目标生成端元提取方法。     

利用Hyperion星载高光谱传感器监测太湖水质的研究

通过分析Hyperion星载高光谱传感器的数据特征和水质参数监测精度,确定并详细讨论了波段比值、差值和NDVI算法与叶绿素、悬浮物浓度的相关性差异和敏感波段分布,建立并验证了水质参数高光谱遥感反演模型,初步评价了太湖水体富营养化状况.利用模拟环境小卫星的波段设置和反射率光谱,对比分析了Hyperion和环境小卫星高光谱监测太湖水质参数的反演精度,展示了星载高光谱监测内陆水体水质的应用潜力,有力地促进了我国环境小卫星高光谱数据在水体生态遥感监测中的预研工作.     

地物三维结构的像元混合辐射响应

地物三维结构在像元尺度下的光学辐射特征并不等同于其表面材质的反射特性,这给基于图像信息的目标 特征提取与识别造成困难。结合对三维几何体的外场零视距测量实验, 分析了地物几何结构对像元综合反射率的影 响效应。基于线性混合像元模型, 尝试加入方向辐射特性、光照阴影和端元分布等修正因子进行改进。结果表明, 较 之于目前广泛使用的线性混合模型, 改进模型对像元综合反射率的计算精度有所提高, 相对误差由原先的 13.08% 平 均减小至 8.79%。鉴于三维异质结构混合像元综合辐射作用的复杂性, 改进方法的完备性和模型普适性有待进一步研 究和验证。     

顶点成分分析法应用于高光谱图像端元提取

高光谱图像既可以获取地面物体的空间位置信息,又能够提供任意像元对应的地面物体的光谱特征曲线,具有极强的地物分类和识别能力.利用线性混合模型对高光谱图像的光谱混合特性进行描述,并采用顶点成分分析法进行端元提取,为高光谱图像的混合像元分解和分类提供依据;以合成和真实高光谱数据作为实验数据,以均方根特征角误差作为评价指标,研...     

基于同质区分割的非线性端元提取算法

端元提取是高光谱遥感图像混合像元分解的关键步骤。传统端元提取算法忽略了高光谱图像中地物空间分布相关性与非线性结构,制约了端元提取算法的精度。针对高光谱图像的空间关系与非线性结构,提出一种基于同质区分割的非线性端元提取算法。使用超像素分割方法将图像分割为若干同质区,利用流形学习构造高光谱图像数据的非线性结构,最后在同质区内提取端元并利用聚类方法优选端元。模拟和真实图像数据实验表明,该算法能够保证高光谱数据的非线性结构,端元提取结果优于其他传统线性端元提取方法,在低信噪比的情况下,可以保持较好的端元提取结果。     

叶面降尘的高光谱定量遥感模型

利用自主设计的叶面降尘量测定方法,测定了榆树叶面的降尘量数据,结合地面高光谱遥感数据,研究了叶面降尘对榆树叶片高光谱特征的影响及叶面降尘量的高光谱定量反演.研究结果表明,叶面降尘可提高可见光波段的反射率,降低近红外波段的反射率,且对可见光波段的影响要大于近红外波段; 叶面降尘对三边位置没有影响,对三边幅值和面积有明显影响; 利用降尘光谱指数和三边参数建立的叶面降尘量模型,只具备粗略预测能力,而采用多元线性回归、主成分回归、偏最小二乘回归建立的模型,均具有很强的预测能力,其中以一阶微分建立的偏最小二乘回归模型的效果最佳,预测决定系数为0.92,预测均方根误差为1.06,样本标准差与预测均方根误差比为8.2.     

用于高光谱图像分类的归一化光谱指数的构建与应用

成像高光谱的近地田间应用为农业定量遥感的发展提供了新的契机。如何发挥其图谱合一的数据优势,尤其在解析土壤、阴影等背景地物对作物养分反演模型的影响需要关注。该研究借助可见/近红外成像高光仪,在近地田间采集小麦群体的成像立方体,根据影像中光照裸土、阴影裸土、光照叶片和阴影叶片的反射光谱特征建立了归一化光谱分类指数,并应用该指数提取大豆影像中不同类型地物的光谱,分析了背景土壤剔除前后的大豆植被归一化光谱与叶绿素密度的决定系数变化情况。结果表明:土壤和阴影叶片光谱去除后,反演叶绿素密度的敏感波段由红-近红外区间（727 nm,922 nm）向蓝、绿,尤其是红波段（710 nm,711 nm）移动。对叶绿素密度敏感的波段区间表现为可见光增加,近红外减少,且红边波段决定系数最高。由此说明,基于归一化光谱指数的植被光谱提纯对定量遥感反演研究具有重要意义。     

利用声道归一化提高语音转换效果的方法

针对源说话人与目标说话人之间声学差异过大影响语音转换效果的问题,提出一种基于声道归一化调整的语音转换方法。该方法通过STRAIGHT分析-合成模型提取说话人的个性化特征参数。在频谱训练阶段,对已提取的Mel频率倒谱系数利用声道归一化和高斯混合模型的方法进行训练映射。主观听音测试证明,该方法的转换效果优于传统的不使用声道归一化的高斯混合模型。     

光谱响应函数和带宽对光学复杂二类水体离水辐射反射率的影响

在海洋水色遥感研究中,Ⅱ类水体由于具有复杂的光学属性并受多种物质的共同影响,会使水色遥感数据的应用水平和反演精度降低。从中分辨率成像光谱仪（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer, MODIS）和主题绘图仪（ThematicMapper,TM）光谱通道的光谱响应函数和带宽的角度出发,分析了其对光学复杂Ⅱ类水体离水辐射反射率的影响。结果表明,MODIS的光谱响应函数和带宽对离水辐射反射率的影响远小于TM相应通道对离水辐射反射率的影响。通过进一步定量分析发现,光谱响应函数和带宽在不同通道和水体下对离水辐射反射率的影响程度不同。针对长江河口三种不同的典型水体类型,利用TM通道的离水辐射反射率模拟了整个通道上的反射率。这样可以更明显地表征出通道内的水体光谱特性,消除光谱响应函数和带宽的影响。     

Quantitative Mineral Assessment of Apatite, Calcite/Dolomite, and Phlogopite Powder Mixtures by Using VSWIR Reflectance

Quantitative assessment of mineral powders made from mono/two-mineral blocks sampled from the Siilinjarvi apatite ore deposit is the target of this paper. The blocks were composed of apatite, calcite/dolomite, and phlogopite. The blocks were powdered and mixed into a set of 21 well-documented mixtures. Their visible to short-wave infrared (VSWIR) reflectance spectra were recorded by using the FieldSpecFR Spectrometer. Linear unconstrained unmixing of the spectra resulted in highly biased estimates in spite of the fact that the mean absolute residual error of the unmixing was very small. The bias, which is actually induced by camouflage between mineral classes, could approximately be removed by a polynomial function. This resulted in unbiased estimates for apatite calcite/dolomite and phlogopite. Best results were obtained when the wavelengths were limited to the SWIR area only. This two-part procedure consisting of the linear unmixing and the camouflage correction gives one more aspect to subpixel classification. Training data are given not only for the classes but also for their interaction. In this paper, the mean absolute residual error of the estimated volumetric fractions of apatite, calcite/dolomite, and phlogopite from the spectra was 1.32%, which is smaller than the result in the previous VSWIR studies concerning the assessment of mineral powders. This reflectance method offers a very quick tool for several mineral-related applications.     

Four-scale linear model for anisotropic reflectance (FLAIR) forplant canopies. II. validation and inversion with CASI POLDER, andPARABOLA data at BOREAS

For pt.I see ibid., vol.39, no.5, p.1072-83 (2001). To address the need for a flexible model of the bidirectional reflectance distribution function (BRDF) that is also suitable for inversion, the FLAIR Model (Four-Scale Linear Model for AnIsotropic Reflectance) has been developed H. P. White et al. (2001). Based on the more detailed Four-Scale Model J. M. Chen et al. (1997), FLAIR is a linear kernel-like model, developed with the aim of not being limited to specific canopy characteristics or view/illumination geometry, while maintaining a direct relationship between canopy architectural properties and model coefficients. Having been previously demonstrated to have the ability to capture the bi-directional patterns in both forward and inverse modes of calculation, this paper examines the FLAIR model in describing the boreal canopy by applying FLAIR to multiangular data sets obtained by various sensors during BOREAS 1994. Effects of sensor field of view, ranges of view/solar illumination geometry, and multiple sensor use on BRDF derivation and inversion for canopy parameter retrieval are considered     

长白山牡丹岭典型阔叶树叶变色期高光谱及红边特性研究

以长白山牡丹岭典型阔叶木本植被为研究对象, 通过冠层高光谱和微分光谱数据确定叶变色期, 利用红边参数建立光谱与叶变色期的反演模型.研究结果表明：冠层高光谱反射比曲线可以准确反映植被秋季叶变色期的变化, 并表现为三种基本类型：叶开始变色期——叶全部变色期——干枯但不落叶, 叶开始变色期——部分变黄并开始落叶——未完全变黄但落叶结束, 叶开始变色期——叶全部变色期——落叶; 一阶微分光谱曲线与高光谱曲线线能够更清晰的显示出叶开始变色期和叶完全变色期的具体日期; 建立红边参数—叶变色期的反演模型, R2均在0.9以上, 且不同植被适合不同形式的拟合方程.对利用遥感方法定量监测山地秋季物候具有重要理论意义和广泛应用前景.     

基于受限玻尔兹曼机的语音带宽扩展

语音带宽扩展是为了提高语音质量,利用语音低频和高频之间的相关性重构语音高频的一种技术。高斯混合模型法是语音带宽技术中被广泛应用的一种方法,但是,由于该方法假设语音高频、低频服从高斯分布,且只表征了语音低频、高频之间的线性关系,从而导致合成的高频语音出现失真。因此,该文提出一种基于受限玻尔兹曼机的方法,该方法利用两个高斯伯努利受限玻尔兹曼机提取语音低频和高频中蕴含的高阶统计特性;并利用前馈神经网络将语音低频高阶统计特性参数映射为高频高阶统计特性参数。这样,通过提取语音低频和高频中蕴含的高阶统计特性,该方法可以深层挖掘语音高频和语音低频之间的实际关系,从而更加准确地模拟频谱包络分布,合成质量更高的语音。客观测试、主观测试结果表明,该方法性能优于传统的高斯混合模型方法。     

Nanostructured copper aluminate spinels: Synthesis,structural, optical,magnetic, and catalytic properties

Copper aluminate nanostructured materials were synthesized by a microwave combustion method (MWCM) using the plant extract (aloe vera) as a fuel without using any other template or surfactant. For comparison, it was also prepared by using the conventional combustion method (CCM). The as-synthesized copper aluminate was characterized by powder X-ray diffraction (XRD), Fourier transform infrared spectroscopy (FT-IR), high resolution scanning electron microscopy (HR-SEM), energy dispersive X-ray analysis (EDX), diffuse reflectance spectroscopy (DRS), photoluminescence (PL) spectroscopy, nitrogen adsorption/desorption isotherms, and vibrating sample magnetometer (VSM). The results indicated that the copper aluminate nanomaterials obtained by MWCM shows good crystallinity with the uniform size distribution than the ones prepared by CCM. The XRD and FT-IR results confirmed the crystal structure of copper aluminate. The formation of copper aluminate nano- and microstructures were confirmed by HR-SEM. The optical absorption and photoluminescence emissions were determined by DRS and PL spectra, respectively. The effect of the catalyst and the oxidant on the catalytic oxidation of benzyl alcohol was also investigated.