期刊文献+
共找到4篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
基于光谱相关关系的海水总悬浮颗粒物吸收光谱的分解 被引量:5
1
作者 王桂芬 曹文熙 +1 位作者 杨顶田 赵俊 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2009年第1期201-206,共6页
基于吸收光谱相关关系建立了一种海水总颗粒物吸收光谱(ap(λ))分解模型,利用有约束的非线性优化算法实现了浮游植物(aph(λ))和非藻类颗粒物吸收光谱(aNAP(λ))的分离。采用2004年南海北部航次调查水体的实测数据分析发现,在短波波段(a... 基于吸收光谱相关关系建立了一种海水总颗粒物吸收光谱(ap(λ))分解模型,利用有约束的非线性优化算法实现了浮游植物(aph(λ))和非藻类颗粒物吸收光谱(aNAP(λ))的分离。采用2004年南海北部航次调查水体的实测数据分析发现,在短波波段(aph(λ))可以较好地表示为aph(443)的二次多项式形式,aNAP(λ)遵循普遍的指数衰减规律。基于这种光谱变化规律本文建立了ap(λ)分解模型,并采用2005年同一海区实测数据进行验证,发现模型计算光谱与实测数据有较好的相似性,在主要的吸收波段如443,490和683 nm处的平均相对偏差值在17%以内,两者之间线性关系拟合的决定系数(R2)均在0.97以上,斜率接近于1.0。与现有的分解方法相比,该模型具有明显的区域优势,这种基于光谱相关关系的分解思想可进一步应用于水色遥感信息的反演和海水总吸收系数的分解。 展开更多
关键词 光谱相关关系 悬浮颗粒物 吸收光谱分解 南海北部
下载PDF
光谱角余弦与相关系数测度组合的光谱匹配分类方法与实验 被引量:13
2
作者 魏祥坡 余旭初 +2 位作者 付琼莹 刘冰 薛志祥 《地理与地理信息科学》 CSCD 北大核心 2016年第3期29-33,2,共5页
光谱相似性测度是高光谱影像光谱匹配分类的准则,但单一的光谱相似性测度不能综合考虑光谱曲线的形状、辐射等多种特征,因此将其用于高光谱影像光谱匹配分类时精度较低,研究发现两种或多种相似性测度的组合能够有效提高光谱匹配分类的... 光谱相似性测度是高光谱影像光谱匹配分类的准则,但单一的光谱相似性测度不能综合考虑光谱曲线的形状、辐射等多种特征,因此将其用于高光谱影像光谱匹配分类时精度较低,研究发现两种或多种相似性测度的组合能够有效提高光谱匹配分类的精度。在光谱角余弦测度和相关系数测度的基础上,采用算术平均的组合方式,得到光谱角余弦-相关系数测度,将其用于光谱匹配分类,实现光谱角余弦与相关系数测度组合的光谱匹配分类方法。提出了基于光谱角余弦-相关系数测度的光谱匹配分类流程,通过ROSIS和OMIS两组高光谱影像分类实验表明,相比于光谱角余弦测度和相关系数测度,将光谱角余弦-相关系数测度用于光谱匹配分类能够得到较高的总体分类精度,对单一地物的分类精度也有一定程度的改善。 展开更多
关键词 光谱影像 光谱角余弦-相关系数测度 分类 精度
下载PDF
辣椒早疫病潜育期的光谱特性判别方法
3
作者 沈梦姣 鲍浩 张艳 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期2923-2931,共9页
辣椒早疫病是影响辣椒安全生长的常见生物灾害,具有突发性和易感性等特点,容易引发大的经济损失。在辣椒生长过程中,针对病害潜育期侵染情况进行科学监测预警是保证作物健康生长的重要前提。利用400~1000 nm波段的高光谱图像结合光谱相... 辣椒早疫病是影响辣椒安全生长的常见生物灾害,具有突发性和易感性等特点,容易引发大的经济损失。在辣椒生长过程中,针对病害潜育期侵染情况进行科学监测预警是保证作物健康生长的重要前提。利用400~1000 nm波段的高光谱图像结合光谱相似性测度方法建立作物病害潜育期的光谱特性判别方法。针对接种早疫病病菌的辣椒叶片和健康叶片,用高光谱成像仪连续动态监测其不同感染期的高光谱图像。对试验采集的一系列高光谱图像提取感兴趣区的平均光谱,通过卷积平滑、多元散射校正以及最大最小归一化方法(SG-MSC-MMN)预处理,进而提出以光谱角余弦-相关系数和切比雪夫距离两种测度作为早疫病潜育期的光谱特性评价参数。最后利用主成分分析(PCA)验证潜育期的光谱特性判别方法效果,实现样本潜育期的可视化分布。试验结果显示:利用光谱角余弦-相关系数与切比雪夫距离作为辣椒早疫病潜育期的光谱特性评价参数并分别建立相应的判别方法是可行的,且根据这两种判别方法得到的辣椒早疫病潜育期最早可识别时间均为接种后24 h。根据PCA绘制得到接种24 h时的健康-接种样本空间分布情况,分别验证所提出的两种基于光谱特性的潜育期最早可识别时间判别方法。建立的辣椒早疫病潜育期最早可识别时间判别方法可推广应用于其他作物病害潜育期的监测识别,为作物病害潜育期的科学防治提供理论参考与方法借鉴。 展开更多
关键词 光谱特性 光谱角余弦-相关系数 切比雪夫距离 辣椒早疫病 潜育期最早可识别时间判别
下载PDF
Impacts of Climate Change on Net Primary Productivity in Arid and Semiarid Regions of China 被引量:15
4
作者 WANG Hao LIU Guohua +3 位作者 LI Zongshan YE Xin WANG Meng GONG Li 《Chinese Geographical Science》 SCIE CSCD 2016年第1期35-47,共13页
In recent years, with the constant change in the global climate, the effect of climate factors on net primary productivity(NPP) has become a hot research topic. However, two opposing views have been presented in this ... In recent years, with the constant change in the global climate, the effect of climate factors on net primary productivity(NPP) has become a hot research topic. However, two opposing views have been presented in this research area: global NPP increases with global warming, and global NPP decreases with global warming. The main reasons for these two opposite results are the tremendous differences among seasonal and annual climate variables, and the growth of plants in accordance with these climate variables. Therefore, it will fail to fully clarify the relation between vegetation growth and climate changes by research that relies solely on annual data. With seasonal climate variables, we may clarify the relation between vegetation growth and climate changes more accurately. Our research examined the arid and semiarid areas in China(ASAC), which account for one quarter of the total area of China. The ecological environment of these areas is fragile and easily affected by human activities. We analyzed the influence of climate changes, especially the changes in seasonal climate variables, on NPP, with Climatic Research Unit(CRU) climatic data and Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) satellite remote data, for the years 2000–2010. The results indicate that: for annual climatic data, the percentage of the ASAC in which NPP is positively correlated with temperature is 66.11%, and 91.47% of the ASAC demonstrates a positive correlation between NPP and precipitation. Precipitation is more positively correlated with NPP than temperature in the ASAC. For seasonal climatic data, the correlation between NPP and spring temperature shows significant regional differences. Positive correlation areas are concentrated in the eastern portion of the ASAC, while the western section of the ASAC generally shows a negative correlation. However, in summer, most areas in the ASAC show a negative correlation between NPP and temperature. In autumn, precipitation is less important in the west, as opposed to the east, in which it is critically important. Temperatures in winter are a limiting factor for NPP throughout the region. The findings of this research not only underline the importance of seasonal climate variables for vegetation growth, but also suggest that the effects of seasonal climate variables on NPP should be explored further in related research in the future. 展开更多
关键词 climate change net primary productivity (NPP) annual/seasonal variability trend analysis arid/semiarid regions of China(ASAC)
下载PDF
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部