本文關(guān)鍵詞：分數(shù)階微分算法對鹽漬土高光譜數(shù)據(jù)的影響研究

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【摘要】：以艾比湖流域為研究區(qū)域,典型鹽漬土為研究對象,引入分數(shù)階微分,以0.2為微分階數(shù)間隔,將0~2細分為11階微分,對原始光譜反射率及其常用的均方根、倒數(shù)等數(shù)學(xué)變換進行微分計算,結(jié)合實驗室實測的土壤含鹽量,從相關(guān)系數(shù)、標準差及信息熵三個角度探討分數(shù)階微分算法對土壤高光譜數(shù)據(jù)的影響。結(jié)果表明:隨著微分階數(shù)的增加,相關(guān)系數(shù)通過0.01顯著性檢驗的波段數(shù)量總體上呈逐漸減少的趨勢,且1 lg R提升相關(guān)性的效果優(yōu)于其他三種數(shù)學(xué)變換;高光譜數(shù)據(jù)總體分布變得相對集中,樣本差異性逐漸降低;信息熵逐漸減小,信息無序度變小,有效信息量增加。分數(shù)階微分能夠細化相關(guān)系數(shù)、標準差及信息熵的變化趨勢,豐富高光譜數(shù)據(jù)的預(yù)處理方法,可從光譜維的角度深層挖掘光譜信息,為深度利用高光譜數(shù)據(jù)提供嶄新的視角,同時也可為特征波段選擇、地表參數(shù)反演等高光譜數(shù)據(jù)的應(yīng)用提供參考依據(jù)。
【作者單位】： 新疆大學(xué)資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院;新疆大學(xué)綠洲生態(tài)教育部重點實驗室;
【關(guān)鍵詞】： 光譜學(xué) 高光譜 信息熵 分數(shù)階微分 鹽漬化
【基金】：國家自然科學(xué)基金(41130531,41561089);國家自然科學(xué)基金本地優(yōu)秀青年人才培養(yǎng)專項(U1503302) 國家科技支撐計劃(2014BAC15B01)
【分類號】：S156.4
【正文快照】： 1引言20世紀80年代初,隨著衛(wèi)星、傳感器、計算機等技術(shù)的高速發(fā)展,高光譜遙感應(yīng)運而生,為遙感信息的定量研究開辟了嶄新的途徑[1]。在高光譜數(shù)據(jù)分析方法中,光譜微分應(yīng)用廣泛。這是因為光譜微分對反射光譜進行數(shù)學(xué)模擬,計算不同階數(shù)微分值,可用于確定反射率曲線拐點以及最大、

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本文編號：865113