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《高光谱遥感》三部曲授课方式初探被引量：2: 2014年; 为提高学习效率,从教育心理学的角度,分析了新时代遥感科学专业学生对《高光谱遥感》课程的心理预期,并以此为切入点,提出了"提出问题—基础知识储备—解决问题"三部曲的教学方式,以实现该课程教学方法的改革;并对实施这一教学方法的基本要求进行了总结。; 梁亮; 关键词：遥感创新型教学授课方式

基于SVR算法的小麦冠层叶绿素含量高光谱反演被引量：78: 2012年; 为给小麦的长势监测与农艺决策提供科学依据,利用高光谱技术实现了小麦冠层叶绿素含量的估测。通过分析18种高光谱指数对叶绿素的估测能力,筛选出可敏感表征叶绿素含量的指数REP,利用地面光谱数据为样本集,以最小二乘支持向量回归(least squares support vector regression,LS-SVR)算法建立了小麦冠层叶绿素含量反演模型,其校正决定系数C-R2与预测决定系数P-R2分别为0.751与0.722,在各指数中反演精度最高。进一步分析表明,REP对叶绿素含量以及LAI值较高与较低的样本均具备良好的预测能力,可有效避免样本取值范围以及冠层郁闭度等因素对叶绿素含量估测的影响。利用LS-SVR反演模型完成了OMIS影像叶绿素含量的遥感填图,并以地面实测值进行检验,其拟合模型R2与RMSE值分别为0.676与1.715。结果表明,高光谱指数REP所建立的LS-SVR模型实现了叶绿素含量的准确估测,可用于小麦叶绿素含量信息的快速、无损获取。; 梁亮杨敏华张连蓬林卉周兴东; 关键词：叶绿素光谱分析反演小麦支持向量回归

基于支持向量机回归算法的小麦叶面积指数高光谱遥感反演被引量：43: 2013年; 为给小麦田间管理提供基础数据,利用高光谱指数实现了小麦冠层叶面积指数(LAI)值的估测。在21种高光谱指数中筛选出了与LAI值相关性最强的指数OSAVI,建立了小麦LAI值反演的最小二乘支持向量回归(LS-SVR)模型。分析表明,模型校正集决定系数(C-R2)与预测集决定系数(P-R2)分别达0.851与0.848,可实现小麦LAI值的精确反演,且对LAI值较高与较低的样本均具备良好的预测能力,可有效避免冠层郁闭度等因素对估测结果的影响。利用LS-SVR模型与OMIS影像实现了小麦LAI遥感专题图的制作,其填图结果与地面实测值拟合模型R2达0.774,RMSE仅为0.476,2组数据具有较高的相似度。结果表明:可利用高光谱指数实现小麦冠层LAI值信息的准确获取,且OSAVI系反演建模的优选指数,LS-SVR为建模的优选算法。该研究可为小麦等农作物的长势评估提供参考。; 林卉梁亮张连蓬杜培军; 关键词：遥感支持向量机反演小麦

方向对比度和区域标准差相结合的图像融合被引量：3: 2014年; 小波变换的图像融合方法已成为现今研究的一个热点。但几乎所有的算法都是在小波域不同尺度上分别对高频系数和低频系数进行融合,没有考虑到它们之间固有的相关性。为此,提出了一种基于方向对比度和区域标准差最大的融合新算法,主要特点是在低频部分采用加权因子自适应调节参数融合,以减少边缘模糊,对于高频部分采用方向对比度和局部区域窗口标准差最大值作为高频分量,突出对比度和局域细节,实验表明:融合后影像信息量丰富,地物轮廓清晰可辨,对比度大大加强,空间分辨率得到了提高,最大限度保留了原始影像的光谱信息,是一种可行有效的融合方法。; 林卉Ruiliang Pu梁亮张连蓬; 关键词：小波分解多分辨率分析低频系数方向对比度

基于导数光谱的小麦冠层叶片含水量反演被引量：32: 2013年; 【目的】以高光谱技术实现小麦含水量信息的快速、无损与准确获取,为小麦灌溉的精确管理提供科学依据。【方法】利用水氮胁迫试验条件下小麦主要生长期的导数光谱构建了16种新指数,将其与NDII、WBI以及NDWI等常用指数进行比较分析,筛选小麦叶片含水量反演最佳光谱指数,并利用其建立反演模型进行小麦含水量的遥感填图。【结果】在各指数中,FD730-955对小麦冠层叶片含水量的估测结果最佳,其估测模型(对数形式)校正决定系数(C-R2)与检验决定系数(V-R2)分别达0.749与0.742,优于NDII等常用指数;FD730-955所建模型对32个未知样的预测结果与实测值相似度较高,其回归拟合模型R2达0.763,RMSE仅为0.024,取得了良好预测结果,且对叶片含水量以及LAI值较高与较低的样本均具备良好的预测能力,可有效避免样本取值范围以及冠层郁闭度等因素对含水量估测的影响;反演模型对OMIS影像的填图结果与地面实测值拟合模型R2达0.647,RMSE仅为0.027,具有较高的反演精度。【结论】导数光谱可实现小麦冠层叶片含水量信息的准确估测,其中FD730-955系反演的优选指数。; 梁亮张连蓬林卉李春梅杨敏华; 关键词：高光谱遥感导数光谱 AESTIVUM

基于像素和区域特征组合的小波变换图像融合被引量：2: 2013年; 小波变换的图像融合是一种多尺度、多分辨率的图像融合方法。本文针对基于单像素和基于区域特征融合的不足,提出一种两者组合的方法,在小波分解的低频系数采用基于像素最大值选择规则,高频系数采用区域窗口内源图像的均值滤波掩膜叠加规则,并通过与其他方法定量和视觉比较,表明该方法能很好地提高影像的分辨率和保留原有多光谱影像的光谱信息,融合效果较好。; 林卉梁亮张连蓬胡召玲; 关键词：图像融合小波分解

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江苏省自然科学基金(BK2012145)