松下文经
- 作品数：5 被引量：54H指数：4
- 供职机构：日本筑波大学更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于水体反射光谱和组分浓度的固有光学特性反演算法被引量：4
- 2009年
- 吸收系数和后向散射系数是水体的固有光学特性参数,在探测水体中各组分浓度的过程中起着至关重要的作用.但通常组分固有光学特性的测定是一个操作复杂且费时费力的过程.提出了一种利用已知组分浓度和相应的反射光谱的水体样本来推定水体中各组分的吸收和后向散射系数的算法,并利用生物光学模型产生的模拟光谱数据对算法的合理性进行了验证.结果表明,在理想的实验条件下(反射光谱满足机理模型,且选取的训练样本相互独立),可以高精度地反演出各组分的固有光学特性,从而证实了本算法在理论上的合理性.
- 杨伟松下文经陈晋
- 关键词：后向散射系数反射光谱
- 基于MERIS数据的滇池叶绿素浓度时空变化(2003-2009年)及趋势被引量：7
- 2011年
- 基于多时相MERIS数据,本文对滇池叶绿素a浓度的时空变化趋势进行了研究.以野外实测数据为基础,对应用较好的三种叶绿素a浓度反演模型进行了验证比较,通过精度评价和误差分析选择最优的三波段模型;将其应用到经过几何纠正和大气纠正等预处理后的MERIS数据系列,得到2003-2009年时间序列下的57幅滇池叶绿素a浓度分布图.分析结果表明,在2003-2009年间,滇池叶绿素a浓度总体呈周期性波动缓慢上升趋势,每年2-3月浓度最低,4-11月较快上升达到峰值,12-1月开始回落;空间分布上,叶绿素a浓度高值区多出现在滇池北部、岸边带等靠近城镇的人口聚集区域,且浓度越高的季节,空间分布差异越显著.
- 朱晶晶陈晋王胜强杨伟松下文经
- 关键词：叶绿素A滇池
- 基于生物光学模型的水体叶绿素浓度反演算法被引量：15
- 2009年
- 文章提出了一种基于生物光学模型的二类水体叶绿素浓度反演算法。本算法根据生物光学模型,利用一系列已知各组分浓度的反射光谱计算各组分的吸收和后向散射系数,然后采用非负最小二乘法解得叶绿素浓度。研究是在实验室内进行了绿藻的培养,且在暗室内测定了具有不同叶绿素和非藻类悬浮物浓度的水体样本的反射光谱。并把实验室测得的反射光谱重采样到Landsat TM对应的波段以检验该算法在TM数据中的适用性,同时比较了利用不同TM波段组合反演叶绿素浓度和非藻类悬浮物浓度的精度。结果表明,对于绿藻而言,利用TM第二、三、四波段反射率数据的组合反演时的效果最好,叶绿素浓度反演结果的均方根误差为4.7μg.L-1,其精度明显优于传统的回归分析算法。
- 杨伟陈晋松下文经
- 关键词：生物光学模型二类水体叶绿素
- 基于相关系数匹配的混合像元分解算法被引量：23
- 2008年
- 遥感影像中的混合像元不仅影响地物识别和分类的精度,而且已成为遥感科学向定量化发展的主要障碍。为此,人们已经提出了多种混合像元分解算法,其中应用最为广泛的是最小二乘法。该方法虽然具有意义明确、简单易行等特点,但也易受局部噪声、大气效应、环境辐射等因素的影响。本文将混合像元分解问题归结为一个基于光谱匹配的非线性最优化问题,并针对最小二乘法的不足提出了一种新的基于相关系数匹配(spectral corre- lation matching,SCM)的混合像元分解技术。通过在北京市北三环及其以北区域内案例的研究表明:在城市区域内,利用图像选取终端端元的办法,基于相关系数匹配的混合像元分解算法的总体精度高于带全约束的最小二乘法(LS)的分解结果。对比分析表明:在目标光谱的绝对值整体放大或缩小而光谱形状得到了很好的保持、及局部噪声使得光谱值显著变化但光谱形状得到了一定程度保持时,基于光谱形状的相关系数法可以得到比基于光谱绝对值的最小二乘法精度更高的分解结果。
- 杨伟陈晋松下文经宫鹏陈春晓
- 关键词：混合像元分解光谱匹配最小二乘法
- 基于混合像元分解的遥感图像融合实用算法被引量：7
- 2010年
- 传统的图像融合算法,如IHS变换、合成变量比、主成分替换等方法所得到的融合图像通常存在不同程度的光谱扭曲现象.一种基于混合像元分解的图像融合算法(FSMA)可以很好地保持图像的光谱信息,但该算法仅在以终端端元为先验知识的模拟数据中得到了成功的应用.分析表明,由于全色波段与多光谱波段光谱响应函数不同以及多光谱波段通常不能覆盖整个全色范围,原有的FSMA算法并不能直接应用到真实遥感数据中.文中提出了一种改进的基于混合像元分解的图像融合算法(IFSMA).该算法通过重构原有算法中优化问题的目标函数,降低了对利用多光谱数据模拟全色波段亮度值的难度,使得基于混合像元分解的图像融合算法可以推广应用到真实遥感数据中.实验结果表明,IFSMA算法在光谱信息和空间信息的保持方面均优于IHS变换、合成变量比、主成分替换以及原有的FSMA等算法.
- 杨伟陈晋松下文经沈妙根陈学泓
- 关键词：图像融合混合像元分解
