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當(dāng)前位置：首頁出版圖書科學(xué)技術(shù)自然科學(xué)物理學(xué)稀土礦區(qū)復(fù)墾植被高光譜遙感監(jiān)測(cè)與分析

稀土礦區(qū)復(fù)墾植被高光譜遙感監(jiān)測(cè)與分析

定　價(jià)：￥68.00

作　者：	李恒凱，徐豐，周貝貝著
出版社：	中南大學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：	江西理工大學(xué)清江學(xué)術(shù)文庫
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787548748595	出版時(shí)間：	2022-06-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	132	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　本書以離子型稀土礦區(qū)的典型復(fù)墾植被為研究對(duì)象，通過野外測(cè)量復(fù)墾植被葉片高光譜及其葉綠素含量，利用地面光譜高分辨率的特點(diǎn)，對(duì)光譜進(jìn)行去噪、變換等處理，放大光譜特征差異，辨別復(fù)墾植被與非復(fù)墾植被的差異；作者研究了復(fù)墾植被在不同數(shù)學(xué)變換方法中的光譜特征分析，利用均值置信區(qū)間法進(jìn)行高光譜數(shù)據(jù)降維，提取出各植被的特征波段進(jìn)行敏感性檢驗(yàn)，選擇出最佳特征波段，通過三種判別方法實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)墾植被的有效識(shí)別區(qū)分；結(jié)合復(fù)墾植被葉綠素含量做相關(guān)性分析，篩選出針對(duì)礦區(qū)復(fù)墾地中六種植被的敏感光譜信息，簡化了模型的輸入變量，降低了數(shù)據(jù)維數(shù)，分析了植被的脅迫影響；建立基于植被指數(shù)、PLSR和隨機(jī)森林算法的復(fù)墾植被葉綠素含量模型，并進(jìn)行對(duì)比分析，篩選出適合復(fù)墾植被葉綠素最佳反演模型。該研究為稀土礦區(qū)快速、有效的復(fù)墾措施提供了技術(shù)支持。

作者簡介

暫缺《稀土礦區(qū)復(fù)墾植被高光譜遙感監(jiān)測(cè)與分析》作者簡介

圖書目錄

第1章緒論
1.1 研究背景與意義
1.2 國內(nèi)外研究進(jìn)展
1.2.1 植被環(huán)境脅迫下的光譜特征研究進(jìn)展
1.2.2 不同植被類型光譜識(shí)別研究
1.2.3 植被葉綠素含量估算研究進(jìn)展
1.2.4 礦山高光譜遙感監(jiān)測(cè)進(jìn)展
1.3 本書主要研究內(nèi)容
第2章數(shù)據(jù)與方法
2.1 研究區(qū)概況
2.2 植被高光譜數(shù)據(jù)及葉綠素含量采集
2.2.1 典型復(fù)墾植被介紹
2.2.2 高光譜數(shù)據(jù)獲取
2.2.3 葉綠素含量測(cè)定
2.3 復(fù)墾植被高光譜數(shù)據(jù)處理
2.3.1 光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理
2.3.2 原始光譜變換處理
2.3.3 一階導(dǎo)數(shù)變換處理
2.3.4 倒數(shù)的對(duì)數(shù)光譜變換處理
2.3.5 連續(xù)統(tǒng)去除光譜變換處理
2.3.6 光譜數(shù)據(jù)小波變換處理
2.3.7 光譜數(shù)據(jù)分?jǐn)?shù)階微分處理
2.3.8 光譜數(shù)據(jù)植被指數(shù)處理
2.4 復(fù)墾植被葉綠素高光譜估算方法
2.4.1 單因素回歸分析和多元逐步回歸方法
2.4.2 偏最小二乘回歸方法(PLSR)
2.4.3 隨機(jī)森林算法
2.4.4 估算方法檢驗(yàn)
第3章礦區(qū)環(huán)境脅迫下的植被光譜特征分析
3.1 基于原始光譜的植被光譜特征對(duì)照
3.2 基于一階導(dǎo)數(shù)光譜的植被光譜特征對(duì)照分析
3.3 基于小波變換的植被光譜特征對(duì)照分析
3.4 基于分?jǐn)?shù)階微分的植被光譜特征對(duì)照分析
3.5 分析與討論
第4章典型植被葉片高光譜特征分析及判別
4.1 復(fù)墾礦區(qū)典型植被光譜特征分析
4.1.1 原始光譜特征分析
4.1.2 倒數(shù)的對(duì)數(shù)光譜特征分析
4.1.3 一階導(dǎo)數(shù)光譜變換
4.1.4 連續(xù)統(tǒng)去除光譜變換
4.2 高光譜數(shù)據(jù)降維
4.3 特征波段敏感度檢驗(yàn)
4.4 典型復(fù)墾植被判別方法
4.5 分析與討論
第5章復(fù)墾植被敏感光譜參數(shù)篩選
5.1 基于原始光譜的復(fù)墾植被敏感參數(shù)提取
5.2 基于一階導(dǎo)數(shù)光譜的復(fù)墾植被敏感參數(shù)提取
5.3 基于小波變換的復(fù)墾植被敏感參數(shù)提取
5.4 基于分?jǐn)?shù)階微分處理的復(fù)墾植被敏感參數(shù)提取
5.5 分析與討論
第6章復(fù)墾植被葉綠素含量高光譜估算
6.1 基于植被指數(shù)的葉綠素含量估算模型構(gòu)建
6.1.1 單植被指數(shù)估算模型構(gòu)建
6.1.2 多元逐步回歸估算模型構(gòu)建(MSR)
6.1.3 單一植被指數(shù)估算模型精度驗(yàn)證
6.1.4 多元逐步回歸(MSR)估算模型精度驗(yàn)證
6.2 偏最小二乘回歸法葉綠素含量估算
6.3 隨機(jī)森林算法葉綠素含量估算
6.4 模型估算精度對(duì)比分析
6.5 本章小結(jié)
第7章總結(jié)與展望
7.1 主要結(jié)論
7.2 創(chuàng)新點(diǎn)
7.3 展望
參考文獻(xiàn)