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摘要:
在遥感反演中,通常假设反演参数和模型误差的先验分布服从正态分布,这个假设通常不太符合实际.为此,本文提出由Bootstrap方法估计反演参数和模型误差的先验分布的方案.同时对先验数据按照地物分类,统计假设检验表明将先验知识分类的合理性.最后,以RossThick-LiTransit核组合的线性核驱动BRDF模型为例,用NOAA-AVHRR观测数据对使用Bootstrap方法的反演算法进行试验,并与正态假设下的Tikhonov正则化反演和Bayes反演结果比较,说明对先验知识分类和使用Bootstrap方法的遥感反演方法能明显减小参数反演结果的不确定性,提高其可信度.
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文献信息
篇名 Bootstrap方法在遥感线性BRDF模型反演中的应用
来源期刊 遥感学报 学科 工学
关键词 遥感反演 Bootstrap方法 先验分布 后验分布 假设检验
年,卷(期) 2007,(6) 所属期刊栏目 技术方法
研究方向 页码范围 845-851
页数 7页 分类号 TP701
字数 5583字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1007-4619.2007.06.011
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杨华 3 39 2.0 3.0
2 陈霞 1 2 1.0 1.0
3 崔恒建 1 2 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
遥感反演
Bootstrap方法
先验分布
后验分布
假设检验
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
遥感学报
月刊
1007-4619
11-3841/TP
大16开
北京市安外大屯路中国科学院遥感与数字地球研究所
82-324
1986
chi
出版文献量(篇)
2330
总下载数(次)
13
总被引数(次)
68505
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导