基于光谱指数的植被含水率遥感反演模型研究——以岷江上游毛尔盖地区为例

利用研究区植被样本实测含水率和实测光谱数据,基于植被光谱指数法,建立植被含水率与植被光谱指数之间的数学模型,同时利用该模型对研究区的遥感数据进行分析,反演植被含水率。结果证明:简单比值光谱指数与植被含水率有较好的相关性,线性模型更适合该研究区的植被含水率反演。1999年和2007年两年的植被含水率反演结果显示:9年间植被含水率提高,含水率高的面积增大。     

浅议矿床地球化学在斑岩铜矿研究中的应用

矿床地球化学是矿床学与地球化学相结合的一门交叉学科,成矿物质来源、成矿流体来源和成矿年龄测定是矿床地球化学研究的三大核心科学问题,本文运用矿床地球化学研究方法探讨了我国部分斑岩铜矿床的成矿物质来源、成矿流体类型及来源和矿床形成年代,结合对斑岩铜矿的地球化学异常的概略分析,初步分析了矿床地球化学在斑岩铜矿床研究中的应用。     

基于高光谱非线性向量空间的光谱曲线特征差异性分析

地物光谱特征分析是对地物进行分类和匹配的基础,目前高光谱遥感技术应用在精细物种识别中主要采用波谱分析的方法。重点探索非线性空间里的相似性测度方法,由于光谱曲线表征复杂光谱成像的非线性过程,论文从空间目标的整体形状描述非空集合之间的差异,采用Fr′echet距离、Hausdorff距离、Euclidian距离分别定义光谱特征曲线的距离,设计算法测量光谱向量之间的非线性相似程度。结果表明,采用Fr′echet距离、Hausdorff距离、Euclidian距离度量光谱相似度的精度依次减弱,但依据Fr′echet距离的算法时间复杂度略高。基于Fréchet距离的方法充分考虑了曲线上点的位置信息及整体曲线的走势问题,其在精度、抗噪能力等方面均有提升,从而为分析光谱特征提供了可能的新途径。     

不同森林植被的高光谱特征分析

“生态水(层)”富水特征特殊,各信息指标参数难以用常规方法进行量化和反演,高光谱遥感由于其波段多、光谱信息丰富的优点为生态水(层)各信息指标参数的量化反演提供有效的数据源及方法。利用高光谱遥感技术进行植被分析时,其光谱特征的分析和敏感波段提取非常重要。针对“生态水”信息指标植被参数有关量化反演需要,对研究区部分典型植被叶片进行了光谱采集,利用微分方法对光谱数据进行处理,分析了不同植被叶片光谱的原始、一阶微分和二阶微分光谱曲线,从中提取差异大的波段区分不同植被。同时,采用距离统计分析方法对所选择的不同波段进行有效性验证。研究结果表明:虽然3种方法提取的波段有差异,但存在共同点;选择的光谱特征波段可有效地区分不同植被,在近红外波段尤为明显,分别是1 814~1 823 nm,1 874~1 883 nm和1 890~1 899 nm附近。     

基于稀疏表示和自适应字典学习的“高分一号”遥感图像去噪

对高分辨率遥感图像进行去噪是遥感研究中的一个重要难题。本文提出了一种新的基于稀疏表示的高分辨率遥感图像去噪算法,该算法根据加噪高分辨率遥感图像的特点利用 K-SVD 算法自适应的学习得到能高效描述遥感图像内容的字典,利用稀疏表示实现去噪,并且保留原图像的有用信息。通过对“高分一号”获取的遥感图像进行实验表明,该算法能较好地滤除遥感图像的噪声,提高了图像的峰值信噪比,该方法比其他字典学习算法及其他去噪算法具有更好的性能。