植物叶片生化组分遥感反演的主成分变换算法

• 作者: 刘梦雪 张连蓬 王蒙 陈士城 马维维
• 来源期刊: 测绘科学技术学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 高光谱遥感 主成分分析 PROSPECT模型 生化组分 反演
• 年，卷（期）: 2013,（6）
• 页码范围: 619-623
• 页数: 5页
• 分类号: P237
• 字数: 3990字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-6338.2013.06.017

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张连蓬	江苏师范大学城建与环境学部城乡规划与设计研究院	22	303	8.0	17.0
2	马维维	中国科学院上海技术物理研究所	2	14	2.0	2.0
3	陈士城		2	12	2.0	2.0
4	王蒙	江苏师范大学城建与环境学部城乡规划与设计研究院	1	3	1.0	1.0
5	刘梦雪	江苏师范大学城建与环境学部城乡规划与设计研究院	1	3	1.0	1.0