發(fā)布時(shí)間：2024-06-10 21:33

　　土壤水分含量在各種科學(xué)領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用,包括農(nóng)業(yè),水文學(xué),氣象學(xué)和生態(tài)學(xué)。在過(guò)去的二十年中,隨著地球觀測(cè)技術(shù)的進(jìn)步,已經(jīng)表明土壤水分含量可以在某種程度上被電磁波測(cè)量出來(lái),遠(yuǎn)程傳感器不能直接測(cè)量土壤含水量,因此,建立土壤水分含量反演模型具有重要意義。高光譜土壤水分含量反演技術(shù)主要依靠反射率法或者植被指數(shù)法,反射率法的指的是“裸土”反射率,植被指數(shù)法指的是“植被”在不同波段表現(xiàn)出的反射規(guī)律。然而高光譜圖像,尤其對(duì)于衛(wèi)星遙感高光譜而言,由于空間分辨率的限制混合像元普遍存在,純植被或純裸土的反射率很難獲取。本文針對(duì)這個(gè)問(wèn)題,先對(duì)高光譜圖像進(jìn)行解混合,然后再計(jì)算植被指數(shù),構(gòu)建準(zhǔn)確的土壤水分含量反演模型。主要內(nèi)容如下:第一,針對(duì)當(dāng)前基于非負(fù)矩陣的解混算法對(duì)初始值敏感和解不穩(wěn)定問(wèn)題,首先,本文提出改進(jìn)的空間光譜預(yù)處理算法,挑選出較為純凈的端元像素,對(duì)分解算法的初始端元和豐度值進(jìn)行優(yōu)化;其次,根據(jù)豐度稀疏性和豐度空間關(guān)系,引入了低秩性約束和基于圖的拉普拉斯正則項(xiàng)約束。第二,利用解混后獲得精確的植被反射率數(shù)據(jù),計(jì)算相關(guān)的植被指數(shù),然后利用灰度關(guān)聯(lián)法對(duì)植被指數(shù)和土壤含水量進(jìn)行關(guān)聯(lián)度分析,結(jié)合偏最小二乘法...

【文章頁(yè)數(shù)】：77 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖1.1高光譜數(shù)據(jù)獲取Fig1.1Hyperspectraldataacquisition

圖1.1高光譜數(shù)據(jù)獲取Fig1.1Hyperspectraldataacquisition狀和方法的檢測(cè)方法主要可以分為兩大類，第一類是利用地面測(cè)，第二類是基于遙感系統(tǒng)來(lái)檢測(cè)土壤含水量。傳統(tǒng)有烘干法、張力計(jì)法、電阻法、γ射線衰法、中子法含水量檢測(cè)方法中，烘干法的優(yōu)點(diǎn)....

圖2.1高光譜解混合Fig2.1Hyperspectralunmixing

合肥工業(yè)大學(xué)學(xué)術(shù)碩士研究生學(xué)位論文第二章高光譜圖像混合像元分解光譜圖像數(shù)據(jù)與預(yù)處理光譜圖像數(shù)據(jù)具有光譜分辨率高，圖譜合一的特點(diǎn)，但由于成像光術(shù)限制，高光譜數(shù)據(jù)的空間分辨率普遍較低。掃描幅寬和信噪比等一定程度的限制[29-30]。就空間分辨率而言，如果像元中只有一個(gè)光譜純像元。每....

圖2.2高光譜實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

hyllite）、白云母（Muscovite）和明礬石（Alunite）[32]。rRidge數(shù)據(jù)集是一種在光譜解混合領(lǐng)域常用的高光譜數(shù)個(gè)像素，具有224個(gè)光譜帶，光譜范圍為380至2500nm。由于原圖像的高復(fù)雜性，我們從原圖像中的第（10100×100個(gè)像....

圖2.4光譜混合模型

合肥工業(yè)大學(xué)學(xué)術(shù)碩士研究生學(xué)位論文部分是大氣模型和氣溶膠反演的相關(guān)參數(shù)設(shè)置：AtmosphericModl；WaterRetrieval：選擇Yes，此時(shí)下方WaterAbsorptionFeature選項(xiàng)認(rèn)；AerosolModel：選擇Rural；Aeros....

本文編號(hào)：3991929