【摘 要】
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主成分分析(PCA)算法是一种常见的高光谱数据特征提取方法。针对PROSPECT辐射传输模型反演问题,尝试了两种PCA算法来对高光谱数据进行变换,进而反演植被生化组分含量。反演结果表明:两种PCA反演算法均能对传统反演算法中干物质难反演的问题有所改善;分块主成分算法比全局主成分算法具有更好的反演效果。
【机 构】
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江苏师范大学城建与环境学部城乡规划与设计研究院,中国科学院上海技术物理研究所,苏州市数字城市工程研究中心有限公司
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主成分分析(PCA)算法是一种常见的高光谱数据特征提取方法。针对PROSPECT辐射传输模型反演问题,尝试了两种PCA算法来对高光谱数据进行变换,进而反演植被生化组分含量。反演结果表明:两种PCA反演算法均能对传统反演算法中干物质难反演的问题有所改善;分块主成分算法比全局主成分算法具有更好的反演效果。
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