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基于加权非负最小二乘法的近海浮游植物荧光识别测定技术.pdf135页
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中国海洋大学
硕士学位论文
基于加权非负最小二乘法的近海浮游植物荧光识别测定技术
姓名：胡序朋
申请学位级别：硕士
专业：海洋化学
指导教师：王修林
座机电话号码
基于加权非负最小二乘法的
近海浮游植物荧光识别测定技术
近年来有害赤潮肆虐于我国和世界各国沿海，是国际社会共同关注的重大海
洋生态环境问题和自然灾害。赤潮监测是对赤潮进行预警预报和防治控制的基础，
通过快速、现场监测赤潮爆发前后浮游植物种群结构的变化过程，主要包括浮游
植物群落组成及变化过程、引发赤潮的浮游植物种类等，便于及时采取措施、控
制事态发展、减少损失，同时也为赤潮研究提供重要资料。浮游植物活体荧光光
谱可以提供丰富的光谱信息，而且灵敏度高，选择性好，不需要复杂的前处理过
程，可以满足对赤潮快速、实时监测的需要。
本文选择了我国近海常见25种优势藻种和赤潮浮游植物，分属于甲藻门、
硅藻门、金藻门、蓝藻门、隐藻门和绿藻门，在实验室进行培养，获得浮游植物
三维荧光光谱。基于此，采用加权非负最小二乘、支持向量学习机等技术，建立
了能够在赤潮未发生时在门类的水平上测定浮游植物群落组成，赤潮发生时在属
的水平上识别引发赤潮的浮游植物种类的荧光分析技术。
1 基于荧光激发光谱的浮游植物群落组成测定技术建立。对于扫描得到
的三维荧光光谱进行瑞利散射校正，
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基于MATLAB的化学实验数据拟合
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淘豆网网友近日为您收集整理了关于基于辐亮度匹配的无人机载成像光谱仪外场光谱定标研究的文档，希望对您的工作和学习有所帮助。以下是文档介绍：基于辐亮度匹配的无人机载成像光谱仪外场光谱定标研究 第3l卷第6期2012年12月红外与毫米波学报J.Infrared Millim.WavesV01.31.No.6December.2012文章编号:(2叭2)04—0517—06晏DOI:10.3724/SP.J.517基于辐亮度匹配的无人机载成像光谱仪外场光谱定标研究磊1”, 勾志阳1,孙,赵红颖1”, 陈伟1”,尹中义1’2, 段依妮1’2(1.北京大学地球与空间科学学院遥感与地理信息系统研究所,北京.北京大学空间信息集成与3s工程应用北京市重点实验室,北京 100871)摘要:针对可见光与近红外波段无人机载成像光谱仪,在保证精度的前提下,提出了一种快速优化二维反演算法,利用大气吸收特征作为参照,采用辐亮度匹配的方法,在不需要测量地面反射率数据的情况下,反演了成像光谱仪的重要光谱参数中心波长的偏移量和带宽变化量。利用日于内蒙古乌拉特前旗开展的无人机遥感载荷综合验证场科学实验数据,在实验室光谱定标基础上进行了外场光谱定标。算法时间、成本大大减少,反演效率(来源：淘豆网[/p-5910217.html])比常规二维反演算法提高了近100倍。通过地面光谱靶标对定标结果进行验证,对带宽为7 nm左右的成像光谱仪外场定标精度可达到0.1nm,一般优于O.5 nm。关键词:无人机;成像光谱仪;辐亮度匹配;光谱定标中图分类号:TP701 文献标识码:AIn-night spectral calibration of UAV hyperspectral imager basedon radiance matchingYAN Leil”, GOU Zhi—Y‘dng‘,2 4,ZHAO Hong—Yin91”, CHEN Weil”, YIN Zhong.Yil”, DUAN Yi—Nil'2(1.Institute of RS&GIS,Sch001 of Earth and Space Science,Pebng University,Be玎ing 10087 l,China2.Beijing Key Lab of spatial Infomation Integmtion&Its(来源：淘豆网[/p-5910217.html]) Appiications,Peking uniVersity,Beijing l0087I,china)Abstract:An optimized method was proposed fo“n—night spectral cal弛ration of unmaned a鲥al Vehicle(UAV)hypef-spectral imager in visible a11d near infjared baIld.Tabng simulated radiallce as a reference specmml,tlle metllod usesspectnlm matching technique to retrieVe the most imponant spectral parameters of center waVelengtIl and bandwidth.Wim the data in Urad Front Banner,Inner Mongolia onNovemberl4(来源：淘豆网[/p-5910217.html])山,2010,hype卜spectral camera on UAV was cali—brated based on the 1aboratory spectral calibration result.The efficiency of d,na process was 1()0 times mat of nonnal al—go—thm.A mechod of accuracy evaluation wi出ground ta唱ets was a】so developed.The in—flight spec锄1 calibration ac—curacy for a sensor with bandwidth of 7nm was pr0Ved to be better t11an O.5nm.Key words:unmalled aerial Vehicle(UAV);spectral calibrationP(来源：淘豆网[/p-5910217.html])ACS:07.60.Rd引言高光谱遥感影像具有图谱合一的特征,因此受到国内外学者的很大关注,并有了快速发展,被广泛地应用于地学、农业、军事等多个领域㈣1.由于仪器在飞行前需要经过运输、安装和调试以及飞行中所受的大气条件影响,仪器的光谱参数会发生相应的变化.光谱定标的误差直接影响各个波段辐射测量的精度,降低了地物反演的准确度,尤其是在大气吸收峰附近.近几年来随着高光谱数据应用的不断深入和定量化遥感对光谱仪光谱指标要求的提高,有很多学者和机构对于飞行中收稿日期:2叭l-09—28,修回日期: Received date:3;28,revised date:2叭2—03-09基金项目:国家高技术研究发展计划项目(2008AAl2l 806)Foundation items:Supported by the National High Technology Research and Development Pro目.am of China(2008AAl218(来源：淘豆网[/p-5910217.html])06)作者简介(Biogmphy):晏磊(××××一),男,湖北武汉人,博士,教授,主要从事遥感研究.E—mail:lyan@pku..+8pondi“g author):E.mail:gouzhiyang@.万方数据518 红外与毫米波学报 31卷的光谱定标也进行了深入研究.Barry等提出了利用大气吸收线和星上参考漫反射板分别与参考数据比较进而得到每个像元中心波长的定标方法’51;Guanter等利用大气吸收特征进行高光谱成像仪光谱通道中心波长偏移量检测¨o;Harry等利用光谱辐射计测量特殊材料的玻璃检测波段中心波长位置的漂移及特殊波段光谱响应的变化对MODIs进行在轨定标&1;Gao等利用光谱匹配的方法分析高光谱成像仪获得的表观反射率与MODTRAN计算的参考光谱之间的差异进行在轨中心波长定标旧引;Roben等利用反射率反演的方法对星载高光谱传感器光谱通道中心波长和带宽进行了定标¨训;Green等利用同步飞行的AVI(来源：淘豆网[/p-5910217.html])RIs和地面测量对E0.1 Hyperion进行了在轨光谱和辐射定标¨1I;王天星等在前人基础上,综合优化算法,对Hyperion实现了在不需要实测地表反射率的情况下,同时反演光谱传感器中心波长与带宽‘12|.目前大部分外场光谱定标方法都只是在假设带宽不变的前提下反演光谱通道中心波长的偏移量.一些算法能够同时反演中心波长偏移量和带宽变化量,但操作难度大和计算复杂度高.本文在前人研究基础上,以无人机载成像光谱仪为研究对象,在保证精度的前提下提出了一种快速反演算法,通过飞行实验获得了中心波长和带宽,并利用地面铺设的多种光谱靶标对定标精度进行了量化评价,对无人机高光谱遥感数据定量化应用具有重要意义.1研究方法在可见光.近红外波段,地球本身的辐射可以忽略,所以只用考虑太阳光的辐射传输.假定地面为均一的朗伯体,遥感器接受的入瞳辐亮度可以表达为:￡,=三。r(日。)+Ldt, (1)其中,L。为地面出射辐亮度,乞t程辐射,丁(吼)为观测方向的大气辐射总透过率.由于可见光与近红外波段程辐射变化平稳(来源：淘豆网[/p-5910217.html]),无明显峰值,则r(p,)与L。共同作用,使得传感器入瞳处的表观辐亮度在大气气体吸收波段表现出很明显的吸收特征.由于传感器测得的DN值很容易转换为辐亮度,可以直接通过辐射传输模型计算辐亮度与传感器获取数据进行对比分析.利用给定的地表反射率、地理位置、地面海拔、拍摄高度、成像时间、气溶胶光学厚度和水汽含量等参数,通过MODTRAN计算得到式(1)中的传感器人瞳处辐亮度.为了得到更为精确和精细的参考光谱,气体吸收廓线由HITRAN数据库逐线积分得到.MODTRAN输出的高分辨参考光谱通过与待定标传感器的光谱响应函数进行卷积,然后与成像仪获取的光谱数据进行对比分析.利用辐亮度进行光谱参数反演的理论模型定义为:Ei=州Ei(AM,f(A)m, (2)其中,￡代表入瞳处辐亮度,下标i,j分别表示第j成像位置的第i光谱通道,上标￡和r分别表示成像光谱仪实测数据和理论参考数据.肛为归一化因子.A为波长.Z i(A)为成像光谱仪的光谱响应函数,采用式(3)的高斯函数表征.Z.J(A):钗p[一(—』玉巡n些坐(来源：淘豆网[/p-5910217.html])i)z],(3)。(}。WHM。J+△f’WHM)/2￣/Jn2式中A。(i,歹)表示实验室定标结果给定的初始中心波长,FwHM(Full width Half Maximum)为带宽,△A为中心波长偏移量,△FwHM为带宽变化量.式(2)的右边为卷积到传感器光谱分辨率之后的参考辐亮度光谱,用砭,表示.计算△A和△FwHM的二维代价函数表示为:叼△2(△A,△FwHM)=∑[%(△A,△FWHM)一丘。]2,(4);281式中,n,和n:分别为所选特征吸收谱段区间的边界.对二元函数△2搜索求最小值解△J)L和△FwHM.根据光栅型色散原理及实验定标分析,成像光谱仪色散较好地符合线性规律,中心波长偏移不影响色散关系,而仅仅产生常数的波长飘移,因此相同空间位置的各个光谱通道波长偏移量是一样的,在某一个波长位置检测出了偏移量即可对所有光谱通道的中心波长进行校正.高光谱载荷光谱性能参数受到中心波长和带宽二者变化的综合影响.二维代价函数能充分体现这种综合效应,但时间成本非常高.处理时间的过长对于算法的改(来源：淘豆网[/p-5910217.html])进和精度的提高以及成果的时效性造成很大的影响.因此需要对光谱参数反演的算法进行优化和改进。对中心波长和带宽在光谱参数反演过程中相互影响的研究发现,中心波长的变化对带宽的反演结果影响非常大,而带宽的偏差对中心波长的反演结果影响相对较小,尤其是在偏差0.5 nm以内的影响非常小.基于以上分析结果,对二维代价函数反演光谱参数的算法进行了优化.首先,在成像光谱仪数据的空间方向上进行等间距稀疏抽样,利用抽样数据通万方数据6期晏磊等:基于辐亮度匹配的无人机载成像光谱仪外场光谱定标研究 519过式(4)同时反演△A和△FWHM.然后将反演结果中的带宽分布情况在空间方向全视场内进行三次多项式拟合,再将拟合的结果作为带宽输人值进行中心波长反演.中心波长反演过程与二维反演算法近似,不同之处只是将拟合的带宽结果作为已知量,减少了一维的计算.最后将定标后的中心波长作为已知量进行带宽的反演.带宽的反演同样只需要在带宽维搜索最小值求解.优化后的反演算法既考虑中心波长偏移和带宽变化对载荷光谱性能的综合影响,又提高了计算效率(来源：淘豆网[/p-5910217.html]).2定标数据获取2.1 高光谱影像数据获取实验中使用的成像光谱仪为中国科学院长春光学精密机械与物理研究所研制,推扫式面阵传感器,谱段范围为396—1030 nm,实验室定标平均带宽约为6 nm,工作频率50—loo Hz,光谱通道数为128,空间方向像素数为1024,总视场11.5。.日在内蒙巴彦淖尔市进行了无人机光学载荷定标飞行实验,飞行高度为3500m,地面海拔为1000 m,工作频率为100 Hz.图1为无人机成像光谱仪获取的高光谱数据真彩色合成影像.图中红、黄、绿、蓝四块15 m×15 m的彩色靶标为高光谱定标验证靶标,编号分别为H01、H02、H03、H04.2.2同步大气参数获取无人机搭载成像光谱仪飞越定标场地上空时,同步测量了定标场地的光学靶标反射率,并获取空中、地面及大气环境数据.利用MicrotopII太阳光度计连续监测太阳光谱信息和地球辐射收支信息,并监测空气能见度和气溶胶的类型,粒径组成和气溶胶光学厚度.利用当地气象台的探空气球监测了定标场大气温度、湿度、气压等各类大气参数.2.3参考表观辐亮度计算将地面测量的大气参数、地物光谱反射率以及气象、时间、几何等参数带入MODTRAN计成像光谱仪入瞳处超精细光谱辐亮度作为光谱定标的参照标准,其中气体吸收廓线由HITRAN数据库逐线积分得到.输入的参数如表l所示.计算得到的超精细光谱辐亮度如图2所示.图l 靶标区高光谱真彩色合成影像Fig.1 Tme color syntlletic image的m hyperspec仃al dataoftest site表1 MODTRAN计算的主要输入参数Table l Main p籼ete璐for MoDTRAN输人参数名称参数值大气模式大气路径类型运行模式c02含量海拔高度传感器高度传感器观测角度地表反射率气溶胶模式波长范围光谱采样同隔F、删目标区经度目标区纬度时间(GMT)中纬度冬季斜程(SI¨t Patll)计算辐亮度390 ppm1.03 km3.54 km180。(垂直向下)Dead鲫璐乡村ⅥS=23虹300一1100衄1 cm—Il cm—l108.856。40.635。2.65 h图2辐射传输计算的超精细光谱辐亮度F喀2 simulatcd precise 协lm3 结果与分析的氧吸收线以及940 nm附近的水汽吸收线,而水汽通过对光谱定标场统计数据的分析发现,光谱吸收线受温度、压强的变化影响比较明显,其光谱特辐亮度曲线明显的吸收特征主要是760 nm附近征比较分散.760 nm氧吸收线受温度压强的影响较万方数据520 红外与毫米波学报 31卷小,因此,光谱定标计算选取760 nm附近的氧气吸收线做为标准参照光谱.在2010年1月实验室光谱定标结果基础上进行了无人机成像光谱仪的外场光谱定标.在高光谱影像上选择10行穿轨方向上的数据进行反演,对反演结果求平均得到信噪比较高的定标参数.光谱匹配时,搜索区间设为一5 nm到5 nm,步长设置为0.1 nm.计算得到空间方向各像元中心波长的偏移和带宽如图3和图4所示.由于噪声的影响,中心波长偏移量和带宽计算结果存在波动.为了消除空间像元响应不同引起的条带对检测的影响,可对定标结果进行三次多项式拟合.晷商羚堪出燃句哥L 1.㈣珏]ll IJ睁 M丌J1F 阿1一飞社州槲删删 rO 100 200 300 400 800 600 700 800 空间方同像素数图3第75波段光谱偏移量随空间方向的变化Fig.3 Center waVelength shifts of band 75 in cross—track direction图4反演带宽在空间方向上的分布情况Fig.4 Band width of band 75 in cross—track direction光谱定标结果显示,飞行中成像光谱仪各通道的中心波长发生了偏移,所有空问像元中心波长都比实验室光谱定标值偏大.光谱通道的带宽在7 nm左右.定标过程中对常规算法和优化算法的计算时间做了比较.在高光谱影像数据上选择10行穿轨方向数据(个像元,每个像元有128个波段)利用优化算法进行计算,对其中一行数据在空间方向上进行等间距稀疏抽样得到102个像素数据作为常规算法计算的样本.程序用MATLAB语言编写。测试程序的计算机参数为:Inter(R)core(TM)2 DuoCPU E GHz,2.93 GHz;1.98 GB内存;Windows xP操作系统.测试的结果如表2所示.根据算法优化原理和本文中搜索区间及步长的设置,由于减少了一维运算,反演效率理论上可以提高100倍.由表2可以看出,优化后的反演效率实际提高了94倍。利用常规反演算法计算同样的数据量需要约1500 h,时间成本过高.优化后的算法大大提高了反演效率.表2反演效率比较Table 2 Co唧arison 0f emciency为了评价外场光谱定标的准确性,采用地面反射率反演的方法对定标精度进行定量化评价.利用外场光谱定标前后的光谱参数反演得到光谱刃边靶标H01、H02、H03、H04的反射率以及地面实测光谱分别如图5一图8所示.由于光谱定标之前无法准确计算场地绝对辐射定标系数,利用实验室辐射定标系数计算的反射率曲线与实测反射率在数值上存在一定差异,但不影响对吸收波段的刻画.本次定标在深秋近冬季且纬度较高地区,植被已基本干枯,地面测量的光谱反射率在760 nm附近比较平滑,未见陡峰.从图5~图8巾可以看出,利用外场光谱定标前的光谱参数反演的四块靶标反射率曲线在760 nm附近都产生了明显的凸起和凹陷,而利用外场定标后的光谱参数计算得到的反射率曲线在该吸收波段比较平滑.蝌甚呕图5红色靶标(H01)反射率Fig.5 Renectallce of the red target HO2l1l1l0OO0万方数据6期晏磊等:基于辐亮度匹配的无人机载成像光谱仪外场光谱定标研究521定标后地面实测∥妲烈‰一i一,’一一-一一●,二·.. -_~.--.-_‘_—一_一一~絮参 l?’、.Z7t/图6黄色靶标(H02)反射率Fig.6 Reflectance of the yellow target H02褥接赵图7绿色靶标(H03)反射率Fig.7 Reflectance of me green target H03错b口赵·‘:【….定标前-J 审￡rEI.OI…….巍蔷妥测厶△》).8r 一、;l一!.公、 C。._一-一一).6万、K ≯。)4 ;、~j J].2:r·一·’。‘%:;,t。‘●‘图8蓝色靶标(H04)反射率Fig.8 Renectance of the blue ta唱et H01对基于外场定标后的光谱参数反演的反射率曲线做平滑处理,得到的平滑反射率曲线作为理想值对反射率反演结果进行精度评价.评价结果显示,以外场定标前的光谱参数反演的反射率在氧吸收波段附近最大误差为1 3%~18%,而基于外场光谱定标参数反演的反射率在氧吸收波段的最大误差为1.1%一4.8%.图9和图10分别为外场定标后反演反射率误差最大的H04靶标和误差最小的H03靶标.图中红色虚线为基于外场定标前光谱参数反演反射率的误差,黑色实线为基于外场定标参数反演反射率的误差.对光谱参数变化量与反射率反演误差之间关系的研究发现,反演反射率误差随着光谱参数变化量的增大而接近于线性增大.对于5—7nm带宽的高光谱传感器,0.5 nm的光谱参数变化量在760 nm氧吸收带附近会产生近5%的反演反射率误差.参照误差分析结果,基于辐亮度匹配的无人机载成像光谱仪外场光谱定标的精度可以达到0.1 nm,一般优于0.5 nm.装￥j1{jj媸蜒呕姗摇呕定标前 0定标后:一;j—、d聋e确≯、}‘一㈧.,图9蓝色靶标(H04)氧吸收波段反演反射率误差Fig.9 Errors in reflectance inVersion of the blue target啪4一】娄1槭嗤蜒岖糌’薏J.1图10红色靶标(}103)氧吸收波段反演反射率误差Fig.10 E玎ors in reflectance inVersion of the greenta略et H034 结论采用基于大气吸收线的光谱辐亮度匹配方法对无人机载成像光谱仪进行了外场光谱定标.通过研究定标过程中光谱参数之间的相互作用,提出了优化的光谱参数反演方法.飞行实验光谱定标结果显示,成像光谱仪各通道的中心波长发生了偏移,所有空间像元中心波长都比实验室光谱定标值偏大.带宽在7 nm左右,比实验室定标结果大l nm.定标过程中对常规算法和优化算法的计算时间做了比较.优化算法的反演效率比常规算法反演效率提高了94倍,接近于100倍的理论值.万方数据522 红外与毫米波学报 31卷通过反演地物、光谱靶标反射率对定标精度进行了定量评价,对于带宽7 nm左右的无人机载成像光谱仪外场光谱定标的精度可以达到0.1nm,一般优于0.5 nm.REFERENCES[1]Davis c 0,Bowles J,Leathers R A,ezⅡZ.0cean PHILLshyperspectral imager:design,characterization,and calibra—tion[J].唧砒E印邢s,):210—221.[2]Gu Y F,Wang c,wang S z,e￡以.Kemel-based regular_ized—an91e spectral matching for ta唱et detection in hyper—spectml imagery[J].。Pa￡￡e,舰Recognif!on k￡￡e倦.201 1,32(2):114—119.[3]TiwaIi K c,Arora M K,Singh D.An assessment of inde—ponent analysis for detection of military targetsfrom hyperspectral images[J].Dr皙i眦f mseⅡrc^4n赫如m一}er砌fion口f,0Hmof矿4即托d&L砌0夙e兀)nfion o蒯Geo讥一加丌眦￡ion.):730—740.[4]zhang L F,Yan L,Yang S w.Narrowband vegetation in—dex perforrnanee us崦the AVIRIS hyperspectral ren∞telysensed data[J].JProc.胪腰,190Ml—M7.[5]Barry P s,Shepanski J,segal C.Hyperion on—orbit valida—tion of spectm】calibration using atmospheric lines and on—board system[J]..Proe.s.P疆,1—235.[6]Guanter L,Richter R,Moreno J.spectral calibration of hy—perspectral imagery using atmospheric 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on&∞cie凡ce n蒯船mo耙&琊i昭):.卡壬代—艮代{咯年}代{≮卑专栽栽卑}1K呻告年}阜}早}每亡阜}号亡惜髂酱**传格佑早}丰士佟*尊亡姑健*辱圭憎、跨、口}仁滑早}号}§鲁平}(上接516页)Italv。9.6 IShin Y M,Baig A,Gamzina D“of.MEMS fabrication ofO.22 THz sheet beam TWT circuit C l,2010王g￡窨扬￡e卜n口￡iDnⅡf比c“um剧ec￡rDnics Co地居阳,we。Monterev.Califor.nia,USA,6.7 Shin Y M,Bamett L R,Baig A,以Ⅱf.O.22 THz sheetbe砌TwT ampli6er:system des培n and analysis[c],2010Ⅱ灌E j眦em口tion02 VhcHum Efectron恐s CDn角陀眦e. Ban一甜ore,India..[8]Ruan c J,wang s z,Han Y,鲥nz.Investigation on f0一cus and订ansport chamcteristics for the hi曲transmissionrate sheet electmn be砌[J],Ac￡ⅡP而”..si凡.(阮存军,王树忠,韩莹,等.高传输通过率带状电子注聚焦与传输特性的研究,物理学报),201l,60(8):—13.【9 lzhou J,Bhatt R,chen c P.Cold—nuid theoIy of equi.1ibrium and stabiIitv of a high.intensitv periodieallv twistedellipse—shaped charged-particle beam[J].PhysicⅡz点k勘如似却ecinf zTop!cs一‘4cc已ZerⅡ￡o巧nnd Ben,邢,):30440l—l一9.[10]Nguyen K T,Pasour J A,Antonsen T M,ef口2.Intensesheet electron beam transpon in a unifoml solenoid —ic field[J].,EEEE 7h,硒E如cfron D删ice5,):744—752.1 l 1]Gokhale A,Vyas P,Panikar J,酣Ⅱ2.Numerical investiga—tion of space charge electric 6eld for a sheet beam electronbeam between two conducting planes[J].P嗣H^zA^H弘比卜noZ Q厂p^p如,):67—77.[12]zHANG xiao—Feng,RUAN cun—Jun,Lu0 Ji—Run,甜nz.Beam—wave intemction and simulation pro鼬am for sheetbeam kIystron[J],AdⅡP^筘.s玩(张小锋,阮存军,罗积润,等.带状注速调管注波互作用及其计算程序的研究,物理学报),201l,60(6):—10.万方数据基于辐亮度匹配的无人机载成像光谱仪外场光谱定标研究作者: 晏磊, 勾志阳, 赵红颖, 陈伟, 尹中义, 段依妮, YAN Lei, GOU Zhi-Yang, ZHAO Hong-Ying, CHEN Wei, YIN Zhong-Yi, DUAN Yi-Ni作者单位: 北京大学地球与空间科学学院遥感与地理信息系统研究所,北京 100871;北京大学空间信息集成与3S工程应用北京市重点实验室,北京 100871刊名:红外与毫米波学报英文刊名: Journal of Infrared and Millimeter Waves年,卷(期): )参考文献(12条)1.Davis C O;Bowles J;Leathers R A Ocean PHILLS hyperspectral imager:design,characterization,and calibration.Gu Y F;Wang C;Wang S Z Kernel-based regularized-angle spectral matching for target detection inhyperspectral imagery .Tiwari K C;Arora M K;Singh D An assessment of ponent analysis for detection of militarytargets from hyperspectral images .Zhang L F;Yan L;Yang S W Narrowband vegetation index performance using the AVIRIS hyperspectral remotelysensed data 20065.Barry P S;Shepanski J;Segal C Hyperion on-orbit validation of spectral calibration using atmosphericlines and onboard system 20026.Guanter L;Richter R;Moreno J Spectral calibration of hyperspectral imagery using atmospheric absorptionfeaturesp .Montgomery H;Che N Z;Parker K The algorithm for MODIS wavelength on-orbit calibration using the SRCA.Gao B C;Montes M J;Davis C O A curve fitting technique to improve wavelength calibrations of imagingspectrometer data 20029.Gao B C;Montes M J;Davis C O Refinement of wavelength calibrations of hyperspectral imaging data using aspectrum-matching technique 200410.Nevillea R A;Sun L X;Staenza K Detection of spectral line curvature in imaging spectrometer data 200311.Green R O;Pavri B E;Chrien T G On-orbit radiometric and spectral calibration characteristics of EO-1hyperion derived with an underflight of AVIRIS and in situ measurements at Salar de Arizaro,Argentina.Wang T X;Yan G J;Ren H Z Improved methods for spectral calibrationof on-orbit imaging spectrometers2010(11)本文链接:http://d.g./Periodical_hwyhmb.aspx播放器加载中，请稍候...
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基于辐亮度匹配的无人机载成像光谱仪外场光谱定标研究 第3l卷第6期2012年12月红外与毫米波学报J.Infrared Millim.WavesV01.31.No.6December.2012文章编号:(2叭2)04—0517—06晏DOI:10.3724/SP.J.517基于辐亮度匹配的无人机载成像光谱仪外场光谱定标研究磊1”, 勾志阳1,孙,赵红颖1”, 陈伟1”,尹中义1...
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