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用偏最小二乘法提取石头口门水库水色信息

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水体的高光谱数据在提供大量信息的同时,其波段间存在很高的相关性,常规的统计方法反演水质参数不但不能充分利用这些信息,并且也不能很好的去相关,而偏最小二乘回归分析可以较好地解决这一问题.通过利用高光谱仪在石头口门水库进行反射光谱测量和同步水质采样分析,建立了叶绿素a和悬浮物含量的偏最小二乘回归模型.结果表明:该模型能较好的利用高光谱数据信息,各光谱波段自变量在最终模型中的系数大小,在一定程度上较符合叶绿素a和悬浮物的光谱吸收、散射特性;通过与常规的比值模型、一阶微分模型进行对比,偏最小二乘回归模型明显优于前两者,其各决定系数均高于0.7,因此估测效果较理想,可用于内陆二类水体的水色信息提取.
Water information extraction of Reservoir Shitoukoumen based on partial least squares regression

徐京萍、张柏、宋开山、王宗明、刘殿伟、段洪涛

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中国科学院东北地理与农业生态研究所,长春,130012

中国科学院研究生院,北京,100049

偏最小二乘法 石头口门水库 水色信息提取 高光谱

中国科学院资源与生态环境研究项目国家自然科学基金国家自然科学基金中国科学院基金

4040100340371082

2007

中国科学院大学学报
中国科学院大学

中国科学院大学学报

CSTPCDCSCD
影响因子：0.614
ISSN：2095-6134
年,卷(期)：2007.24(6)
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