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摘要
高光谱重构技术可以有效地突破多光谱卫星传感器波段设置的限制,获得更多更有效的地物光谱信息.本研究基于稀疏表达方法提出了一种针对水体遥感反射率的高光谱重构算法,以太湖、杭州湾的原位水体光谱数据为数据源,在5种常用水色传感器(Sentinel-2A MSI、MERIS、MODIS Aqua、GOCI以及ⅦRS)上进行了高光谱重构实验,最后将该算法应用于GOCI数据,进行了算法适用性验证.结果表明:(1)基于稀疏表达的高光谱重构算法可以在不利用实测光谱数据的情况下实现高光谱重构,光谱重构精度高于多元回归光谱重构算法;(2)基于稀疏表达的高光谱重构算法在5种水色传感器上都取得了较好的效果,平均相对误差均在10%以下,均方根误差均在0.005 sr-1以下;(3)相比于原始GOCI多光谱数据,经稀疏表达高光谱重构后的GOCI数据在叶绿素a浓度和总悬浮物浓度估算精度上有不同程度提升.其中对叶绿素a浓度估算而言,平均相对误差从80.6%减少至51.5%,均方根误差从12.175μg·L-1减少至7.125μg·L-1;对悬浮物浓度估算而言,平均相对误差从19.1%减少至18.8%,均方根误差从29.048 mg·L-1减少至28.596 mg·L-1.
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