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《中国科学院研究生院(遥感应用研究所)》 2004年
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青藏高原中分辩率亚像元雪填图算法研究

张洪恩  
【摘要】:青藏高原是是全球气候上最为敏感的地区之一,也是我国降雪量最多的地区。利用遥感方法监测青藏高原地表冰雪面积变化,对理解青藏高原气候气象研究有重要意义。积雪是变化最剧烈的地表覆盖类型,在大面积的积雪监测中需要使用高时间分辩率、中低空间分辩率的遥感数据,而中低分辨率雪填图受混合像元困扰。 本文以混合像元分解研究为纲,以实现青藏高原地区自动化高精度的亚像元雪填图为目的,研究了混合像元分解的理论模型、线性混合分解中端元选取问题,并比较了线性混合分解、模糊C均值聚类、BP神经网络及支持向量机在中分辨率雪填图中性能,并开发了自动雪填图算法。 论文共包括六章。第一章介绍了现有雪填图的研究现状及最新进展,并着重分析了Modis冰/雪产品使用的Modis二值分类算法,最后分析了亚像元雪填图面临的问题。第二章介绍了混合像元概念、基于各种不同理论的混合像元模型,并对其进行了分析。第三章简要介绍了在线性混合模型中至关重要的端元选取问题,并对各类端元选取算法进行分析。第四章集中研究了线性混合分解模型、模糊C均值聚类、BP神经网络及支持向量机算法,对四种算法在雪的亚像元填图中的性能进行了深入研究。第五章介绍了自动亚像元雪填图算法的开发,对算法中面临的问题及其解决方案进行了深入探讨。第六章为结论部分。 本论文的研究方法及重点可以归纳为: 1.在线性混合分解中,完全纯净的像元很难找到,算法中所使用的端元总是存在误差,与传统的线性混合分解使用最小二乘算法不同,本文使用考虑端元误差的约束全最小二乘算法进行混合像元分解。 2.在应用模糊C均值聚类进行混合像元分解时,考虑到算法中限定聚类数目会带来‘异常点’问题,引入了新的目标函数;在神经网络进行混合像元分解中,在模拟数据实验的基础上,选用了基于非线性最小二乘法的Levenberg-Marquardt的训练算法;支持向量机算法选用线性不可分模型。 3.开发运行稳定自动化的雪填图算法。地物因地形、太阳入射角、传感器
【学位授予单位】:中国科学院研究生院(遥感应用研究所)
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2004
【分类号】:P283

【引证文献】
中国期刊全文数据库 前3条
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2 杨晓峰;郑照军;杨忠东;;AMSR-E积雪产品在内蒙地区的精度验证[J];遥感信息;2011年06期
3 唐志光;王建;李弘毅;彦立利;梁继;;青藏高原MODIS积雪面积比例产品的精度验证与去云研究[J];遥感技术与应用;2013年03期
中国重要会议论文全文数据库 前1条
1 杨晓峰;郑照军;杨忠东;;AMSR-E积雪产品在内蒙地区的精度验证[A];第28届中国气象学会年会——S6冰冻圈与极地气象学[C];2011年
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4 张旭;基于多源遥感数据的雪盖信息提取算法及其应用研究[D];西南大学;2010年
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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【共引文献】
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2 王林吉;基于CIELAB均匀颜色空间和聚类算法的混纺测色研究[D];浙江理工大学;2010年
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【同被引文献】
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【二级引证文献】
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