【摘 要】
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针对常规混合像元分解算法在植被覆盖度遥感反演中存在的端元变化误差及运算效率的问题,以两个不同类型植被覆盖下地区的TM影像数据为基础,提出了一种基于光谱归一化框架下的
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(41671220);西华师范大学博士科研启动基金(412546、412547);四川省教育厅自然科学重点项目(17AZ0387);2016年西华师范大学大学生创新创业自然科学论文项目(cxcy2016033);四川省大学生创新创业训练项目(201710638057)
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针对常规混合像元分解算法在植被覆盖度遥感反演中存在的端元变化误差及运算效率的问题,以两个不同类型植被覆盖下地区的TM影像数据为基础,提出了一种基于光谱归一化框架下的协同稀疏回归的植被覆盖度反演算法,并针对多种地表类型下的植被覆盖度反演试验,与常用的像元二分法模型进行对比分析。试验结果表明:对影像与端元组进行归一化后,有效地降低了它们的异质性,从而提高了反演精度,同时,该算法获取的植被覆盖度相对像元二分法具有更高的精度。
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