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利用光谱混合分解模型分析GF-6新增波段对土地利用/覆被的响应
被引量:
12
1
作者
孙敏轩
刘明
+4 位作者
孙强强
张平
焦心
孙丹峰
史云扬
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第3期244-253,共10页
当前面对紧迫的自然资源管理压力和生态环境监测需求,针对国产遥感卫星大数据应用能力的挖掘将面临很大的挑战。GF-6卫星具有大角度、高频次和新谱段的特点,该文基于GF-6卫星数据,测试新增的红边、黄光和紫光波段响应能力。利用具有物...
当前面对紧迫的自然资源管理压力和生态环境监测需求,针对国产遥感卫星大数据应用能力的挖掘将面临很大的挑战。GF-6卫星具有大角度、高频次和新谱段的特点,该文基于GF-6卫星数据,测试新增的红边、黄光和紫光波段响应能力。利用具有物理意义的全约束线性光谱混合分解模型,根据研究区物候特征确定四端元包括植被(GV),裸地和建设用地等基质(SU),山体植被阴影(DA)以及水(WA),通过对比保留红边、黄光波段、紫光波段和去除红边、黄光、紫光波段后的分解结果,对各新增波段和GV端元、SU端元、差均方根(RMSE)进行相关性分析;最后对比光谱混合分解结果和基于专家知识决策树分类结果。通过对比丰度值估计参数和决策树分类结果发现红边波段对植被较为敏感,对光谱混合分解模型的适用性、稳健性以及丰度值估计精度有着很大贡献,黄光波段和紫光波段经过数据降维后对植被和裸地、建设用地有少量贡献。通过相关性分析发现红边2波段、近红外波段与GV端元丰度图有最大的相关性,紫光波段、黄光波段和红边1波段与GV端元反向相关;红边1波段、紫光波段和黄光波段与SU端元丰度图显著相关;红边1波段和黄光波段对丰度值计算误差有主要贡献,是主要的噪音来源,紫光波段次之。通过对比GF-6数据和OLI、Sentinel-2数据丰度值估计结果发现GF-6丰度值估计的均方根误差以及除了WA端元的各端元丰度值估计变异系数均小于OLI和Sentinel-2载荷,体现出CF-6卫星在地表信息识别上较高的精度和稳健性。
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关键词
土地利用
遥感
光谱混合分解
GF-6卫星
红边波
段
紫光波段
土地利用/覆被
端元丰度值
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职称材料
题名
利用光谱混合分解模型分析GF-6新增波段对土地利用/覆被的响应
被引量:
12
1
作者
孙敏轩
刘明
孙强强
张平
焦心
孙丹峰
史云扬
机构
中国农业大学土地科学与技术学院
出处
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第3期244-253,共10页
基金
高分辨率对地观测系统重大专项(民用部分)科研项目(30-Y20A07-9003-17/18)。
文摘
当前面对紧迫的自然资源管理压力和生态环境监测需求,针对国产遥感卫星大数据应用能力的挖掘将面临很大的挑战。GF-6卫星具有大角度、高频次和新谱段的特点,该文基于GF-6卫星数据,测试新增的红边、黄光和紫光波段响应能力。利用具有物理意义的全约束线性光谱混合分解模型,根据研究区物候特征确定四端元包括植被(GV),裸地和建设用地等基质(SU),山体植被阴影(DA)以及水(WA),通过对比保留红边、黄光波段、紫光波段和去除红边、黄光、紫光波段后的分解结果,对各新增波段和GV端元、SU端元、差均方根(RMSE)进行相关性分析;最后对比光谱混合分解结果和基于专家知识决策树分类结果。通过对比丰度值估计参数和决策树分类结果发现红边波段对植被较为敏感,对光谱混合分解模型的适用性、稳健性以及丰度值估计精度有着很大贡献,黄光波段和紫光波段经过数据降维后对植被和裸地、建设用地有少量贡献。通过相关性分析发现红边2波段、近红外波段与GV端元丰度图有最大的相关性,紫光波段、黄光波段和红边1波段与GV端元反向相关;红边1波段、紫光波段和黄光波段与SU端元丰度图显著相关;红边1波段和黄光波段对丰度值计算误差有主要贡献,是主要的噪音来源,紫光波段次之。通过对比GF-6数据和OLI、Sentinel-2数据丰度值估计结果发现GF-6丰度值估计的均方根误差以及除了WA端元的各端元丰度值估计变异系数均小于OLI和Sentinel-2载荷,体现出CF-6卫星在地表信息识别上较高的精度和稳健性。
关键词
土地利用
遥感
光谱混合分解
GF-6卫星
红边波
段
紫光波段
土地利用/覆被
端元丰度值
Keywords
land use
remote sensing
LSMA
GF-6
red-edge bands
violet band
land use/cover
endmember fractions
分类号
P966 [天文地球—自然地理学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
利用光谱混合分解模型分析GF-6新增波段对土地利用/覆被的响应
孙敏轩
刘明
孙强强
张平
焦心
孙丹峰
史云扬
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
12
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职称材料
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