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申请/专利权人：桂林理工大学
申请日：2024-01-30
公开（公告）日：2024-05-03
公开（公告）号：CN117969424A
主分类号：G01N21/25
分类号：G01N21/25;G01N21/01;G06V20/13;G06V20/10;G06V10/774;G06V10/74;G06N20/20
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.21#实质审查的生效;2024.05.03#公开
摘要：本发明提出了一种基于分数阶辅助光谱角映射的红树林含水量和干物质含量反演方法，其包括：红树林功能性状参数、叶片高光谱、多源卫星遥感影像数据的获取；提出新颖的分数阶辅助光谱角分析方法；提出星地光谱匹配和反演验证方法，进行反演数据集的构建，降维和优化；提出融合光学，雷达和热红外数据的多个反演方案，构建多源混合数据集和红树林冠层含水量和干物质含量混合估算模型。本发明能够将基于地面光谱得到的敏感光谱域与卫星波段匹配，进而能广泛、准确地实现红树林含水量和干物质含量反演，以便低成本、准确和快速的实现红树林生长状态和海岸带环境的监测。
主权项：1.一种基于分数阶辅助光谱角映射的红树林含水量和干物质含量反演方法，其特征在于，其包括下列步骤：步骤S101：获取目标红树林区域的光学遥感卫星影像，计算红树林样本等效水厚度EWT和单位面积叶质量LMA作为红树林含水量和干物质含量的指标，同时收集不同类型红树林群落的地面实测高光谱数据；步骤S102：构建分数阶辅助光谱角分析方法，包括设置两个独特的光谱向量形式改进光谱角映射方法，同时对红树林群落原位高光谱数据进行分数阶导数FOD处理；计算原位和FOD处理后的光谱角，确定光谱分析最佳阶数范围，计算此范围内的光谱与EWT和LMA的皮尔逊相关系数R与其标准差，选择最优阶数进行敏感光谱域的捕捉；步骤S103：基于卫星原始波段构建高维数据集，并执行降维和优化，设置一个光谱匹配指数SMI，检验上述从地面高光谱数据获得的红树林敏感光谱域与多颗对应光学卫星敏感波段间的一致性，并使用这些卫星波段对其进行反演验证；步骤S104：在使用光学卫星进行反演验证的基础上，获取热红外影像数据和雷达影像数据，提炼多源卫星的敏感特征，并将其组合为不同反演方法，构建混合数据集，并基于集成学习算法构建红树林含水量和干物质含量反演模型，使用决定系数和均方根误差进行精度评估，得到红树林含水量和干物质含量最佳反演方案。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 桂林理工大学 一种基于分数阶辅助光谱角映射的红树林含水量和干物质含量反演方法
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