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傅里叶谱纹理和光谱信息结合的高分辨率遥感影像地表覆盖分类被引量：10: 2017年; 以高空间分辨率遥感影像为研究对象,将纹理特征与影像的光谱特征结合起来,用于地表覆盖类型分类。设计了一种基于傅里叶谱纹理的分类策略,对主成分分析后的第1、2主分量特征影像,利用径向谱(r-spectrum)提取纹理特征,并将纹理与光谱特征结合起来,构建了不同的分类特征用于支持向量机分类模型。以Salinas数据集和QuickBird影像为例,验证该算法。结果表明,纹理与光谱信息的结合可以明显提高高分辨率遥感影像的分类精度;由傅里叶径向谱提取的纹理特征可以很好的应用到高分辨率遥感影像的分类问题中,分类精度高于基于傅里叶总能量谱和灰度共生矩阵的分类精度;利用该算法对PCA变换后的第1和第2分量提取的纹理特征具有一定的互补性,并且结合多特征图像的纹理特征提取优于单特征图像的纹理特征提取。; 佃袁勇杨光方圣辉; 关键词：高空间分辨率纹理特征主成分分析

GOCE卫星轨道摄动的数值模拟与分析被引量：13: 2009年; 采用动力学轨道积分方法模拟了GOCE卫星轨道,利用模拟轨道估计了GOCE卫星主要摄动加速度的量级及贡献,分析了日月引力、固体潮、海潮、大气潮和固体极潮等保守力对GOCE卫星运动和重力梯度观测值的影响。结果表明:①在1.0ⅹ10-9m/s2的非保守力测量精度内,除大气潮可忽略外,其余摄动必须考虑;②考虑GOCE预期定轨精度(3 cm),在弧长小于2.0 h的短弧定轨中,固体极潮和大气潮的影响可忽略,在长弧定轨中,忽略任何一种保守力的轨道预报时间均不足0.5 d;③各种潮汐对重力梯度观测值的影响量级均小于GOCE预期的测量精度(3 mE)。考虑潮汐对重力梯度观测值的影响不具有随机性和避免重力场信号混叠等因素,必须对重力梯度观测值进行潮汐改正。; 罗志才钟波宁津生杨光; 关键词：重力梯度 GOCE

GOCE卫星重力梯度测量数据的预处理被引量：22: 2009年; GOCE（gravity field and steady—state ocean circulation explorer）计划的主要科学目标是以70km空间分辨率、1mGal重力异常和1～2cm大地水准面的精度测定全球静态地球重力场，卫星重力梯度测量数据的预处理是实现这一预期科学目标的重要任务之一。讨论了重力梯度测量数据的预处理方案、时变重力场信号改正、粗差探测和外部校准方法，为进一步开展GOCE卫星重力梯度测量数据的预处理研究提供参考和具体建议。; 罗志才吴云龙钟波杨光; 关键词：预处理粗差探测

基于点云的植株表型构建和反射率方向性分析被引量：3: 2018年; 三维激光扫描可瞬时高效地采集点云信息,在获取植物表型特征上具有独特的优势。植株不规则的几何结构导致了其复杂的光辐射过程。本文使用激光扫描仪采集了四种代表性植株的稠密点云,数字化为三维模型以准确计算结构表型参数。通过将激光点云计算的准确的叶倾角分布和叶面积指数替代传统的SAIL模型中的经验参数,减少了其中间参数,提高了模拟精度。并对模拟反射率和实测反射率进行多角度分析,发现模拟结果在主平面方向有较大提高,垂直主平面方向提高程度相对较弱;植被光谱吸收谷,如450 nm、670 nm,具有较强的光谱异性的同时,结构参数的影响也较为突出,改进后的效果明显,而在近红外反射峰如860nm则无明显改进。通过本文的研究,证明了利用激光快速获取植物表型参数的可行性,并成功利用准确结构参数解决辐射传输中的难点问题。; 方圣辉汪琳周颖杨光王东; 关键词：激光点云

基于HyperScan成像光谱数据的植被叶绿素反演被引量：4: 2013年; 准确估算叶绿素含量对研究植被的生态效应具有重要意义。针对基于高光谱数据的植被叶绿素含量反演问题,在介绍HyperScan高光谱遥感成像系统组成、传感器特性以及辐射定标原理和遥感反射率计算方法基础上,利用HyperScan采集的不同植被叶片的高光谱图像数据,采用归一化植被指数(NDVI)、简单比值指数(SR)、绿波段叶绿素指数(CI green)、土壤调节植被指数(SAVI)、差值植被指数(DVI)、改进的土壤调节植被指数2(MSAVI2)、三角植被指数(TVI)和叶绿素吸收比值指数(CARI)等8种植被指数反演模型进行了叶绿素含量反演实验;同时进行了波段合并实验,并比较了在逐步合并波段情况下各种模型的反演精度。实验结果表明,在选取的植被指数中,2波段植被指数反演精度普遍高于3波段植被指数。在波段合并实验中,随着波段的合并,模型精度逐渐下降。研究中模型精度普遍较高,说明利用地面高光谱图像进行叶片叶绿素含量反演是可行的,且采用叶片内光谱反射率均值进行叶片叶绿素含量反演有很高的反演精度。; 方圣辉乐源杨光; 关键词：成像光谱仪植被指数叶绿素反演

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杨光