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BRDF模型参数分阶段鲁棒性反演方法

文献类型:期刊论文

作者赵祥 ; 刘素红 ; 唐义闵 ; 于凯 ; 李小文
刊名遥感学报
出版日期2006
期号6页码:901-909
关键词BRDF模型 分阶段反演 鲁棒性估计
中文摘要遥感BRDF物理模型均建立于一定的假设或基于某些理想状况,其模拟的数据与观测数据之间多少会存在一些差异(误差)。利用BRDF模型反演地表参数时,如果不加选择地使用所有观测数据,势必会影响模型参数反演的准确度。遥感反演时一般都采用代价函数进行参数拟合。经典的最小二乘(LS)拟合代价函数对正态分布误差具有一定的抗干扰性,但是当观测数据含有异常值时却会导致反演结果的不稳定。最小中值平方(LMS)方法具有鲁棒性特点,反演时若将其作为代价函数,则可以有效地检测出观测数据中含有的异常值,从而可以使模型反演准确度提高。本文以遥感BRDF物理模型———SAIL模型为例,使用模拟数据与真实地面观测数据,构建LMS与LS两种代价函数,分阶段地进行地表参数的反演方法研究。结果显示,针对具有一定误差或模型不能完全表示的观测数据,本文采用的分阶段方法可以对模型参数鲁棒地反演。
收录类别CNKI
语种中文
公开日期2015-01-05
源URL[http://ir.ceode.ac.cn/handle/183411/34823]  
专题遥感与数字地球研究所_中文期刊论文_期刊论文
推荐引用方式
GB/T 7714
赵祥,刘素红,唐义闵,等. BRDF模型参数分阶段鲁棒性反演方法[J]. 遥感学报,2006(6):901-909.
APA 赵祥,刘素红,唐义闵,于凯,&李小文.(2006).BRDF模型参数分阶段鲁棒性反演方法.遥感学报(6),901-909.
MLA 赵祥,et al."BRDF模型参数分阶段鲁棒性反演方法".遥感学报 .6(2006):901-909.

入库方式: OAI收割

来源:遥感与数字地球研究所

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