| 题名 | 高光谱遥感植被生化参数提取和数学建模示范性研究 |
| 作者 | 王荣 |
| 学位类别 | 硕士 |
| 答辩日期 | 2003 |
| 授予单位 | 中国科学院中国遥感卫星地面站 |
| 授予地点 | 中国科学院中国遥感卫星地面站 |
| 导师 | 唐伶俐 |
| 关键词 | 高光谱遥感 生化参数提取 模型反演 特征提取 混合光谱分解 |
| 其他题名 | Study on Extraction of Biophysics & Biochemistry Parameters form Plant leaf of Hyperspectra Data |
| 中文摘要 | 高光谱分辨率遥感是上世纪最后二十年人类在对地观测方面所取得的重大技术突破之一，也是当前遥感的前沿。其中一个重要原因就是这一技术将确定物质或地物性质的光谱和把握其空间和几何关系的图像革命性地结合在一起，从而使人们从"图谱结合"的角度来认识物质，认识自然。本文以高光谱遥感数据的生物物理和生物化学参数反演为主要目标，重点研究了叶片光学模型PROSPECT的扩充改进和程序设计。具体的研究内容包括：1．高光谱数据特征分析。对比常规宽波段遥感数据，全面论述了高光谱数据特点和特征光谱维的提取方法，提出通过用MNF和N维散度空间旋转两种方法进行光谱数据的特征波段提取。2．总结了高光谱数据处理方法的最新进展。采用EO-1的Hyperion数据对混合光谱（和混合像元）分解、光谱分类和识别等方面进行了研究。在光谱识别方面，结合传统方法进行数据分类的思路，提出利用种子光谱（seedsPeetral）进行高光谱数据的监督分类方法，并通过波谱角制图（SAM）、波谱特征匹配（SPF）和二进制编码（BE）等方法对数据进行光谱识别。3．完成了高光谱植被生化参数反演理论和建模研究。详细论述了成像光谱数据和生物参数模型（物理模型）的光学和生态学函数关系。4．对光学叶片模型PROSPECT进行了扩展改进，反演参数增加到4个：水分含量、叶绿素含量、结构参数和干物质含量。扩展模型既增加了应用的适普性，又在程序设计方面实现了数据可视化和良好的图形用户界面。 |
| 语种 | 中文 |
| 公开日期 | 2014-12-08 |
| 页码 | 78 |
| 内容类型 | 学位论文 |
| 源URL | [http://ir.ceode.ac.cn/handle/183411/31930]  |
| 专题 | 遥感与数字地球研究所_学位论文_学位论文 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 王荣. 高光谱遥感植被生化参数提取和数学建模示范性研究[D]. 中国科学院中国遥感卫星地面站. 中国科学院中国遥感卫星地面站. 2003. |
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