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基于渐进辐射传输模型的雪粒径与积雪覆盖面积反演算法
摘    要:渐进辐射传输模型(Asymptotic Radiative Transfer,ART)广泛应用于雪粒径反演,但是ART模型忽略了像元混合的影响。在本文中,ART模型被应用于混合像元分解之中,考虑积雪粒径变化的影响,提出了两种混合像元分解算法,用以同时获取雪粒径和积雪面积。第一种算法是采用均方根误差指标获取每个像元的最优雪粒径,使用全约束线性分解算法(FCLS)反演积雪面积。另一种算法使用通用梯度下降算法(GRG)获取每个像元的最优粒径,仍然采用全约束线性分解算法获取积雪面积。为了提高模型的运行效率,单波段ART算法用来获取影像的雪粒径,将之作为两种算法的先验知识。同时,MODSCAG模型反演的结果也被用于进行交叉对比,实验结果表明,两种算法比MODSCAG模型的反演结果更为精确。

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