摘要
基于遥感图像的地物识别需要大量地物波谱数据的支持,而现有地物波谱库中收集到的同一地物的波谱,由于其测量尺度和方法的差异,波谱也存在很大差异。以冬小麦为例,首先介绍了材料波谱、端元波谱和像元波谱这3种不同尺度波谱的概念,并以实验数据分析了不同测量尺度下波谱的差别,以此说明波谱尺度转换的必要性。然后利用物理模型和统计模型建立不同测量尺度下的波谱转换关系。分别验证了SAILH模型和线性光谱混合模型在波谱转换中的精度。研究表明,在大尺度上采用统计模型,在小尺度上采用非线性的物理模型可以解释不同尺度观测植被波谱之间的差异。
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单位遥感科学国家重点实验室; 中国科学院遥感应用研究所; 北京师范大学