孙阳阳
- 作品数：19 被引量：72H指数：5
- 供职机构：中国矿业大学（北京）地球科学与测绘工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金国家级大学生创新创业训练计划更多>>
- 相关领域：天文地球农业科学自动化与计算机技术环境科学与工程更多>>
- 玉米叶绿素含量高光谱反演的线性模型研究被引量：5
- 2015年
- 叶绿素含量是衡量植被生长状况的一个重要指标,高光谱数据具有较高的光谱分辨率,利用其光谱信息建立叶绿素含量的关系模型,已成为监测植被长势的一种有效手段。传统叶绿素含量线性回归模型的输入因子是植被特征提取参数,由于高光谱数据波段间的冗余度较高,导致一般的线性模型的反演精度较低。主成分分析可以减少数据的维数,简化网络结构,得出能反映原始信息的综合变量。本文以盆栽玉米为研究对象,利用植被特征和主成分分析方法提取光谱反演参数,根据所提取的参数建立玉米叶片叶绿素含量的一元线性和多元线性回归模型。结果表明,利用绿峰峰值和近红外反射率均值两参数可在一元线性模型中较好地反演玉米叶片叶绿素含量;而利用分波段提取的主成分能够在多元线性回归模型中更好地反演叶绿素含量,反演精度较高。
- 孙阳阳汪国平杨可明卓伟张婉婉
- 关键词：玉米叶绿素含量光谱参数主成分分析线性回归模型
- 监测玉米叶片中Cu^(2+)胁迫的光谱红边参数研究
- 2015年
- 为了研究农作物重金属Cu2+污染的高光谱遥感监测技术,设置了3种Cu2+胁迫程度(0μg/g、250μg/g、500μg/g)的玉米盆栽试验,实测了不同成熟度玉米叶片在3种Cu2+胁迫下的高光谱反射率、叶绿素含量和Cu2+含量,也对不同成熟度玉米叶片中叶绿素和Cu2+含量与土壤中Cu2+含量的关系进行了分析。同时为了实现基于高光谱遥感信息区分Cu2+胁迫程度及预测Cu2+含量,提出了红边一阶微分偏移面积(FMAR)和红边一阶微分面积偏移率(FMRR)的红边参数,并与常规的红边位置(REP)、红边最大值(MR)、红边一阶微分包围面积(FAR)等红边参数进行了区分与预测能力比较,实测数据与红边参数光谱分析结果表明,玉米叶片中的叶绿素含量随着成熟度的增加而升高,随着土壤中Cu2+含量的升高而降低;红边位置在Cu2+胁迫时的蓝移没有老叶片到新叶片蓝移明显;FMAR和FMRR在区分Cu2+胁迫程度及预测Cu2+含量方面比REP、MR和FAR效果好。
- 杨可明史钢强刘飞孙阳阳魏华锋
- 关键词：玉米叶片光谱分析红边参数
- 以光谱信息熵改进的N-FINDR高光谱端元提取算法被引量：7
- 2015年
- 端元提取是高光谱混合像元分解的关键步骤,也是高光谱影像分析的重要前提。N-FINDR算法是一种经典且有效的端元提取算法,但其需遍历所有可能的像元组合,计算量巨大,时间效率不高。本文以光谱信息熵和凸面几何学理论,利用高光谱影像像元,在光谱特征空间形成的单形体顶点附近为相对纯净像元,单形体内部为混合像元的特性,提出了一种结合光谱信息熵的N-FINDR改进算法。该方法根据各波段像元灰度概率计算影像中每个像元的光谱信息熵,将大于光谱信息熵阈值的像元作为混合像元被剔除,在保留的像元组成的单形体上搜索最大体积,并提取最大体积顶点处像元作为端元。最后,使用美国EO-1卫星获取的江西省德兴某铜矿的Hyperion数据,对改进后的算法进行验证。结果表明,改进后的N-FINDR算法在确保较高端元提取精度的同时,大大提高了数据处理的时间效率。
- 杨可明魏华锋刘飞史钢强孙阳阳
- 关键词：混合像元端元提取
- 面向就业需求的信息化测绘技能训练模式研究被引量：5
- 2014年
- 当今信息化测绘是测绘科学与技术的发展方向,如何培养信息化测绘专业人才和提高毕业生就业率是测绘教育研究的热点。在信息化测绘人才培养目标的指导下,提出了包括七方面的信息化测绘技能教学模式:结合科研案例分析的教学模式、构建专业课程的项目研究流程式教学模式、结合多媒体课件和软件操作演示的教学模式、信息处理算法编程和结果表达的教学模式、集中实习的科研训练教学模式、课程考核的内容和形式改革,以及面向就业的测绘技能训练模式:大学生实践创新能力大赛、校外人才培养基地(实践教学基地)建设、大学生创新性实验计划、依托科研项目完成毕业设计(论文)等,旨在为教学经验交流与提高现今测绘毕业生就业率等方面提供借鉴。
- 杨可明史钢强魏华锋孙阳阳刘飞
- 关键词：大学生就业需求信息化测绘教学模式
- 栅格法构建沃罗诺伊图的扫雷算法被引量：1
- 2014年
- 沃罗诺伊(Voronoi)图在很多领域都具有广泛应用,因此构建Voronoi图具有重要的现实意义。本文基于栅格法提出了一种新的Voronoi图构建算法——扫雷算法。该算法不需要欧氏距离计算,能减少计算耗时,并可通过改变相关参数实现对生成的Voronoi图的精度控制,同时可用于广义Voronoi图的构建。经过实验和精度评定得出,扫雷算法能很好地构建生长元为点、线、面的Voronoi图,并具有较高的生成精度。
- 杨可明刘士文王林伟史钢强孙阳阳
- 关键词：VORONOI图栅格法
- 结合HSV和小波包变换的高光谱影像融合及信息识别研究被引量：2
- 2014年
- 传统的HSV变换融合法可以提高图像的空间分辨率,但会导致光谱信息的严重丢失,不适用于对高光谱影像的融合。而小波包变换(WPT)是一种优于小波变换的多尺度多分辨率变换方法,基于小波包变换的图像融合技术允许对不同频带的图像采用不同的融合规则,从而很好地保留图像的频谱信息。本文采用一种将HSV变换与小波包变换相结合的融合方法对高空间分辨率影像和高光谱影像进行融合,并对融合结果进行二进制编码监督分类,最后与传统的PCA变换融合法及Gram-Schmidt融合法在图像信息和光谱特征两个方面进行比较。结果表明,本文方法不仅可以提高融合图像的空间分辨率,而且在地物的波谱特征保持和信息识别方面效果良好。
- 杨可明钱小丽王林伟刘士文孙阳阳
- 关键词：HSV变换高光谱影像光谱特征
- 光谱最小信息熵的高光谱影像端元提取算法被引量：16
- 2014年
- 端元提取是混合像元分解的关键,研究其算法在高精度的地物识别、丰度反演和定量遥感等方面具有重要意义。通过研究高光谱遥感影像光谱特征,结合信息熵理论,应用高斯分布函数,建立了一种新的高光谱影像端元提取算法,即光谱最小信息熵(spectral minimum shannon entropy,SMSE)算法。将该算法应用于AVRIRS高光谱影像的端元光谱提取,并经过与美国地质勘探局(United States Geological Survey,USGS)波谱库中的数据匹配,得知其提取端元的精度较高。同时,通过与经典的纯净像元指数(pixel purity index,PPI)和连续最大角凸锥(sequential maximum angle convex cone,SMACC)等端元提取算法进行实验比较和结果综合分析,发现光谱最小信息熵算法提取端元光谱效率更高、精度更好。此外,分别利用SMACC和SMSE提取Hyperion高光谱影像端元,得出SMSE的端元提取效果好于SMACC,从而可认为SMSE算法具有一定普适性。
- 杨可明刘士文王林伟杨洁孙阳阳何丹丹
- 关键词：高光谱影像光谱分析端元提取
- 谐波分析重金属铜铅胁迫玉米的污染效应被引量：4
- 2015年
- 提出了谐波分析法监测玉米的重金属污染效应。通过设置不同浓度Cu和Pb胁迫下的玉米盆栽实验,测得了玉米冠层叶片光谱、叶绿素以及Cu含量。利用谐波分析技术将玉米叶片光谱特征信息转化为以振幅和相位的能量谱特征信息,提取低次谐波振幅和初始相位,分析了振幅和相位与玉米的健康状况以及重金属污染效应之间的关系。实验结果和分析表明,振幅反映着光谱的能量信息,与叶片中的Cu离子含量有很强的相关性;初始相位携带着光谱辐射峰值的位置信息,与玉米叶片中重金属含量以及叶片光谱的红边位置具有一定的线性比例关系。因此,可以通过光谱谐波分解的振幅和相位间接的判断Cu和Pb胁迫玉米的污染程度。
- 刘飞杨可明孙阳阳魏华锋史钢强
- 关键词：高光谱遥感谐波分析重金属振幅
- 玉米叶片光谱红边位置的铜胁迫响应与污染监测被引量：3
- 2015年
- 本研究依据重金属铜胁迫试验的盆栽玉米,测定了在土壤受不同浓度重金属铜胁迫下的盆栽玉米老、中、新叶片高光谱反射率及叶绿素浓度与铜含量;同时基于线性四点内插法、多项式拟合法、倒高斯模型法、有理函数模型法、最大一阶导数法、线性外推法、以及本研究所提出的二分之一面积法等7种植被光谱的红边位置提取算法,系统分析与比较了玉米叶片重金属铜胁迫的光谱响应特征与污染监测效果。研究结果表明,玉米叶片中的铜含量随着土壤中铜含量的升高而升高,叶绿素浓度随着土壤中铜含量的升高而降低;同一种红边位置算法,相同的铜离子浓度,不同类型的叶片,红边位置也不相同;二分之一面积法不但算法简单,而且在监测玉米叶片中重金属铜的污染方面较其他红边位置算法效果更好。
- 史钢强杨可明孙阳阳刘飞魏华锋
- 关键词：玉米叶片光谱分析污染监测
- 谐波分析光谱角制图高光谱影像分类被引量：14
- 2015年
- 目的针对光谱角制图(SAM)分类算法对高光谱像元光谱曲线的局部特征和其辐射强度不敏感,而且易受噪声和维数灾难影响,致使分类效率低和精度较差等缺陷,将谐波分析(HA)技术引入到SAM高光谱影像分类中,提出一种基于谐波分析的光谱角制图(HA-SAM)高光谱影像分类算法。方法利用HA技术将高光谱影像从光谱维变换到能量谱特征维空间,并提取低次谐波分量及特征系数(谐波余项、相位和振幅),用特征系数组成的向量代替光谱向量,对高光谱影像进行SAM分类。结果将SAM和HA-SAM同时应用于EO-1卫星的Hyperion高光谱影像分类,通过对比和分析,验证了HA-SAM的优越性,再选择AVIRIS(airborne visible infrared imaging spectrometer)高光谱影像对HA-SAM进行验证,结果表明该算法具有较强的普适性。结论 HA-SAM提高了传统SAM高光谱影像分类的效率和精度,而且适用性较强具有良好的应用前景。
- 杨可明刘飞孙阳阳魏华锋史钢强
- 关键词：高光谱遥感光谱角制图谐波分析能量谱
