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水质参数的遥感反演和遥感监测被引量：7: 2010年; 遥感技术由于具有快速、宏观、低成本和周期性的优点,便于探测水质的时空变化,已成为水质参数监测的重要手段。目前能够直接进行遥感反演的水质参数主要是悬浮物浓度、叶绿素a浓度、可溶解性有机物等光学活性物质,并已经建立了许多反演模型。但是这些模型直接用于水质的遥感监测仍存在一些问题。今后,利用3S技术将地面观测和遥感观测结合起来,可望推动水色遥感的实际应用。; 付宇韦玉春王国祥; 关键词：水质参数水质监测遥感

使用线性回归方法构建水体叶绿素a浓度高光谱估算模型的一个逻辑问题被引量：4: 2010年; 在当前利用实测光谱数据通过线性回归方法构建水体叶绿素a浓度反演模型的过程中,通常的数据处理流程是首先通过相关分析确定与水体叶绿素a浓度具有最大相关系数的波段组合,然后通过回归方法建立该波段组合与水体叶绿素a浓度的关系模型.在逻辑上,这个流程首先假定了线性关系的存在,然而,实际上测量数据里的波段组合与水体叶绿素a浓度之间的关系经常是非线性关系.针对这个逻辑不一致的问题,提出了一个新的数据处理流程,即数据分组-散点图绘制-数据变换-相关分析-模型构建.利用关系已知的模拟数据和关系未知的太湖夏季实测数据,经过对比分析两个流程,结果表明,原有的数据处理流程会导致分析结果出现偏差,表现为不恰当的波段组合选择、较低的模型拟合度、具有异方差性的散点分布、较差的模型可解释性,建立的所谓"最佳"模型并不是最佳的,由此会影响不同研究成果之间的可比性.提出的数据处理流程可较好的弥补原有数据处理流程的不足,在遥感反演中可用来帮助构建合适的回归模型.; 韦玉春王国祥孙华芸; 关键词：叶绿素A 太湖遥感

水面光谱数据的核回归平滑去干扰分析被引量：6: 2010年; 水面光谱是利用遥感反演水体水质参数的数据基础,去除光谱中的噪声干扰,提高光谱的信号干扰比有助于改进水质参数的遥感反演的精度.本文选择叶绿素a浓度相同而悬浮泥沙浓度差异较大的两个水面光谱为代表,分析了核回归平滑方法对干扰的去除效果.假定干扰类型为4类,分别是正态分布、瑞利分布、指数分布和泊松分布,设定的干扰强度分为4级.利用蒙特卡洛模拟方法,通过500轮次的模拟计算了核回归平滑前后水面光谱的信号干扰比,并与多项式平滑、移动平均、局部回归和鲁棒性的局部回归平滑方法进行了比较.结果表明,不论干扰强度高或低,核回归平滑后的光谱均具有最高的信号干扰比.在四类干扰中,核回归平滑对于正态分布的干扰去除效果较好.与常用的多项式平滑方法相比,核回归平滑方法比较完整地保留了水面光谱中的峰谷位置信息,是一种值得推荐的提高水面光谱信号干扰比的方法.; 韦玉春王国祥程春梅; 关键词：核回归蒙特卡洛模拟遥感

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江苏省教育厅自然科学基金(07KJB420062)