遥感反演中基本的经验方法

发布网友发布时间：2024-10-03 23:23

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热心网友时间：2024-10-28 04:08

在遥感反演领域，经验方法是应用广泛的主流技术，特别是在水质参数、土壤重金属等地表参数反演时。物理方法尽管涉及精确的物理参数测量，但在实际应用中局限性较大。因此，本文主要整理并梳理了经验方法的常用数据类型、反演步骤以及建模特征，以供参考。

在反演领域，主要使用的是多光谱数据、高光谱成像数据、微波雷达数据，以及在某些研究方向中应用的高光谱非成像数据。这些数据类型在处理逻辑上相似，但操作细节会有所不同。在数据预处理阶段，通常需要对遥感数据进行严格处理，确保数据的准确性和适用性。这一过程通常通过ENVI/ArcGIS等软件进行操作。

在确定地表参量时，需要在实验室进行精确测量，并进行统计分析，如计算最大最小值、平均值、标准差和变异系数等。这些统计量有助于理解样本特征，同时也可能揭示物理量之间的差异。在空间图上，这些信息可以以柱状图、饼图等形式直观展示，帮助分析不同采样点的地表参数变化。

光谱特征分析是另一个关键步骤，尤其在使用高光谱非成像数据时。分析前需要对数据进行相应处理，通常关注光谱曲线的吸收峰/谷，这些特征可以揭示特定因素的影响。在某些情况下，可以直接使用非成像的高光谱数据进行建模。

建模特征的寻找是一个重要环节，通常通过皮尔逊相关系数来衡量特征变量之间的关系。建模特征的选择通常涉及两步：首先确定与目标参数高度相关的波段或波段组合，然后基于前人的研究，确定合适的组合形式，如波段比值或差值。高光谱成像数据可能提供更多潜在的波段组合，以提高与地表参数的相关性。

经验方法的建模问题通常转化为回归问题，依据选择的特征变量数量，模型可以是简单回归或多元回归。在建模过程中，选择的特征变量作为自变量，目标参数作为因变量。模型验证是确保结果准确性的关键步骤，这需要对模型进行评估和检验。

总结而言，遥感反演的逻辑并不复杂，关键在于结合专业背景知识进行深入分析。尽管存在多种建模方法，但选择合适的工具（如Excel、Matlab、Python、SPSS等）对于快速、高效地完成建模至关重要。正确的数据预处理、统计分析、特征选择和模型验证是实现准确反演的基础。