【摘 要】
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植被和土壤常同时存在于影像像元中，土壤含水量监测不可避免地会受植被光谱影响。因此，剔除植被光谱干扰显得尤为重要。采用基于光谱匹配的分解算法对Hyperion高光谱数据进行分
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植被和土壤常同时存在于影像像元中，土壤含水量监测不可避免地会受植被光谱影响。因此，剔除植被光谱干扰显得尤为重要。采用基于光谱匹配的分解算法对Hyperion高光谱数据进行分解，剔除植被光谱的干扰，同时对土壤贡献的光谱信息进行一阶微分和包络线去除变换，选取敏感波段，建立土壤含水量反演模型。结果表明：以波段x651，X1019和x2067，的土壤包络线去除光谱为自变量建立的模型最佳，预测R2值为0．85；未剔除植被光谱时，以波段x541,X979和x1632的一阶微分光谱为自变量建立的模型最佳，预测R2值仅为
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