利用统计和物理模型反演植被叶片生化组分

通过比较统计模型、物理模型以及两者的联合模型在反演鲜叶片生化组分含量时的效果，结果表明，对于叶绿素知水份含量。物理模型的反演效果较好，对于蛋白质、纤维素 木质素含量，统计模型的反演效果相对较好，由物理模型改造得到的三种联合模型，能在一定程度上提高物理模型反演蛋白质、纤维素 木质素含量的精度，但和利用统计模型良演这两种生化组分的结果比较，改进作用并不明显。对于不同样本组叶片生化组分含量，不同模型反演效果均存在一定差异，统计模型存在的差异相对较大。     

植物生化组分遥感探测的光谱统计参数比较

利用统计分析方法,分析了叶片叶绿素和氮含量与其光谱特性的统计关系,分别建立了log(1/R)、反射率一阶导数(FDS)、对波深中心归一化(BNC)及对波深面积归一化(BNA)的光谱形式与叶片叶绿素和氮含量的统计方程,并对这4个指标的性能进行了比较和评价。结果表明采用描述光谱吸收特征的参数BNC和BNA,能够提高遥感估算植物生化组分含量的效果,特别是对氮的估算,其预测值与测量值的相关系数R达到0.960。     

MODIS影像条带噪声去除方法研究

条带噪声是影响MODIS影像质量的一个重要因子。分析了MODIS条带噪声形成的主要原因和特点,比较了几种常用条带噪声去除方法及其局限性,着重提出和改进了利用傅立叶变换法、小波变换法和插值法去除MODIS影像条带噪声。上述3种方法都能在一定程度上去除MODIS影像条带噪声。对实验结果的均值、标准偏差以及边缘保留的比较结果表明,在去除MODIS影像条带噪声方面,插值法优于小波变换,而小波变换优于傅立叶变换。