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基于Landsat8与Sentinel-1遥感图像融合的土壤含水率反演模型 被引量：1
1
作者 陈俊英 项茹 +3 位作者 贺玉洁 吴雨箫 殷皓原 张智韬 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期208-219,共12页
针对当前运用单一光学卫星反演土壤含水率时易受到云的影响,单一SAR卫星反演土壤含水率时易受到地表粗糙度和植被影响的问题,以内蒙古河套灌区沙壕渠为研究区域,以4个深度的土壤含水率为研究对象,分别采用主成分分析(PCA)、施密特正交变... 针对当前运用单一光学卫星反演土壤含水率时易受到云的影响,单一SAR卫星反演土壤含水率时易受到地表粗糙度和植被影响的问题,以内蒙古河套灌区沙壕渠为研究区域,以4个深度的土壤含水率为研究对象,分别采用主成分分析(PCA)、施密特正交变换(GS)融合Landsat8和Sentinel-1图像以减少云、植被、土壤粗糙度的影响,并对融合后的图像质量进行评价,然后用融合图像的灰度构建1134种遥感指数,基于相关系数分析、变量投影重要性分析、灰色关联分析3种变量筛选方法与BP神经网络(BP)、极限学习机(ELM)、随机森林(RF)、支持向量机(SVM)4种机器学习算法的耦合模型反演沙壕渠土壤含水率。研究结果表明:经PCA、GS融合后的融合图像可同时保持Sentinel-1和Landsat8图像的优势,并成功定量反演土壤含水率。基于融合图像构建的三维指数普遍比二维指数对土壤含水率更敏感。在表层土壤含水率反演中,基于GS融合的VIP-ELM模型精度最高(决定系数R2=0.66,均方根误差(RMSE)为1.35%)。将GS融合的VIP-ELM模型应用于其他土壤深度含水率的反演后发现,20~40 cm反演精度最高(R2=0.79,RMSE为0.94%),其次是0~10 cm、40~60 cm、10~20 cm。该研究可为多源卫星图像融合反演土壤含水率提供参考。 展开更多
关键词 土壤含水率 卫星图像融合 机器学习 耦合模型
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基于HVS和模糊隶属度函数的卫星图像融合算法
2
作者 陈晓梅 李朝锋 杨蒙召 《测绘信息与工程》 2011年第1期34-36,共3页
提出了一种基于人类视觉系统和模糊隶属度函数的小波卫星图像融合新算法,利用小波域的人类视觉系统经验模型,刻画图像的边缘、纹理及高亮区域,采用模糊隶属度函数自适应地计算权系数,在小波域上通过加权平均实现了图像融合。
关键词 小波变换 人类视觉系统 模糊隶属度 卫星图像融合
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基于NSST的PCNN-SR卫星遥感图像融合方法 被引量：4
3
作者 曹义亲 杨世超 谢舒慧 《航天控制》 CSCD 北大核心 2020年第2期44-50,共7页
针对卫星传感器成像的特点,提出了一种基于非下采样剪切波变换的脉冲耦合神经网络与稀疏表示相结合的卫星遥感图像融合方法。通过使用不同的融合规则对子带系数进行融合,得到信息更丰富的多光谱图像。为了验证该方法的有效性,实验过程... 针对卫星传感器成像的特点,提出了一种基于非下采样剪切波变换的脉冲耦合神经网络与稀疏表示相结合的卫星遥感图像融合方法。通过使用不同的融合规则对子带系数进行融合,得到信息更丰富的多光谱图像。为了验证该方法的有效性,实验过程使用了地球眼卫星数据和快鸟卫星数据,实验结果表明,该方法的实验结果无论从视觉效果还是客观评价指标上均优于对比方法得到的结果。 展开更多
关键词 非下采样剪切波 卫星遥感图像融合 稀疏表示 脉冲耦合神经网络
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