安徽高校省级自然科学研究基金(KJ2013B053)
- 作品数：4 被引量：9H指数：1
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- 相关机构：安徽建筑大学中国科学院安徽建筑工业学院更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术农业科学环境科学与工程更多>>
- 水体叶绿素遥感反演中的多尺度分析
- 2014年
- 水体遥感影像提取污染物信息普遍存在着尺度效应问题,选择合适的空间分辨率影像能够准确地表征水域污染的空间分布状况。充分利用水体空间尺度信息,研究水色遥感的尺度问题,有利于提升湖泊水体遥感反演模型的应用能力。以巢湖水域HJ-lA卫星HSI高光谱和CCD多光谱遥感数据为例,以Matlab为平台,采用基于离散小波多尺度变换分析方法,生成多光谱尺度和空间尺度影像,然后利用水体污染物的定量遥感反演方法,获取湖面水体叶绿素多尺度空间分布浓度,并利用水面同步实测数据对反演结果进行验证。通过结果比较,确定100 m分辨率的HSI高光谱数据为较优分析空间尺度。
- 潘邦龙
- 关键词：水体污染物遥感图像多尺度小波变换
- 湖泊水体叶绿素偏振高光谱反演模型研究被引量：7
- 2013年
- 光进入水体中,经反射、散射和吸收后,出射的偏振光与水体的物理、化学特性密切相关,能够反映水体成分浓度的变化,可以作为高光谱遥感的有益补充,有利于动态定量监测湖泊复杂水体成分的变化。研究工作以巢湖为例,利用水面高光谱偏振多角度测量数据,在偏振光学理论和生物光学模型的基础上,建立了湖泊水体叶绿素三波段偏振高光谱半分析模型,并对模型进行检验。结果显示,偏振高光谱三波段组合与叶绿素浓度拟合的相关系数为0.844,均方根误差5.14μg·L-1,平均相对误差31.44%,比传统的三波段辐射强度模型分别提高了4.1%,2.05μg·L-1和5.46%,表明三波段偏振半分析模型对叶绿素a浓度具有较强的预测能力,体现出运用偏振高光谱信息监测湖泊水质的优势。
- 潘邦龙王先华朱进易维宁
- 关键词：叶绿素偏振
- 水体高光谱反演混合光谱空间信息分解模型研究被引量：1
- 2015年
- 水体高光谱中的混合效应问题是水体定量遥感中的难点。已有研究表明,仅依赖标量光谱信息难以解决复杂的水体混合光谱问题。广域水体污染物除光谱信息之外,还具有明显的空间分布特性。充分利用其空间维信息,可以作为遥感光谱维信息的有益补充,有利于水体复杂光谱的解混。以巢湖为例,HJ-1A HSI高光谱数据为数据源,辅以水面光谱测量数据,在空间地统计学和遗传算法理论基础上,利用地统计学中的变异函数模拟相邻空间两像元的分布差异,将邻域像元空间变异函数作为遗传算法目标函数的约束条件,建立基于协同克里格遗传算法的湖泊水体高光谱反演混合光谱空间信息分解模型,并对悬浮物浓度反演结果进行检验。结果显示,与常规混合光谱分解模型相比,混合光谱空间信息分解模型对悬浮物浓度的预测值与实测值相关系数为0.82,均方根误差9.25mg·L^(-1),相关系数提高了8.9%,均方根误差下降了2.78 mg·L^(-1),表明该模型对悬浮物浓度具有较强的预测能力。该方法将水体的空间信息与光谱信息有效结合,可以避免水色参数光谱信号弱导致反演结果失真,同时由于高光谱波段多、信息量大,带来信息提取计算量大而复杂等问题,也为复杂水体混合光谱模型的求解和模型反演精度的提高提供了有效途径。
- 潘邦龙王先华朱进易维宁方廷勇
- 关键词：克里格
- 辅助地形形态模式的数字遥感地貌制图方法研究被引量：1
- 2015年
- 随着遥感和地理信息系统等技术的飞速发展,以手工和野外调查为主的传统地貌制图方法已不能满足信息时代的要求。鉴于此,该研究选择安徽省黄山市潜口镇为研究区,以资源三号卫星影像和1∶2.5万地形图为数据源,联合采用遥感和地理信息系统技术,分别提取等高线和高程点等地形信息,生成DEM,计算海拔高度、起伏度、坡度等地形形态矢量特征,然后按照地貌形态分类体系标准,结合地形图和遥感影像色调、纹理等特征,建立地貌遥感判读标志,在Arc GIS软件支持下,快速生成1∶2.5万数字地貌特征图。该方法在地形形态辅助下,使数字地貌制图工作更加高效便捷,为实际生产大幅节省了成本和时间。
- 潘邦龙
- 关键词：遥感DEM制图方法
