IGSNRR OpenIR
局部SVT算法的遥感反演场数据恢复实验分析
平博1; 苏奋振2; 周成虎2; 高义2
2011
Source Publication地球信息科学学报
ISSN1560-8999
Volume013Issue:005Pages:651
Abstract遥感反演场数据会由于云雾、地物的遮挡,传感器性能等原因造成部分区域数据的缺失而影响遥感反演场数据的应用。矩阵填充理论针对低秩矩阵,利用矩阵的低秩性,即数据的高相关性,可以高精度地对低秩矩阵中的缺值数值进行恢复,其中矩阵填充理论中的SVT(Singular Value Thresholding)算法可以对矩阵中缺失数值进行快速、高精度的估计,应用广泛。本文应用矩阵填充理论的SVT算法,以缺值点为中心,方差最小作为窗口尺度选择的标准,这样可以保证区域数据的高相关性,建立局部窗口,对窗口进行SVT算法填充。本文也针对相同缺值区域进行了距离反比加权插值、Kriging插值法插值和整体SVT算法插值,整体SVT算法插值即并未对缺值点进行相关性窗口判断,而是直接对整个区域进行SVT填充。并对这几种方法的精度进行比较,得到局部SVT算法的精度相比整体SVT算法和距离反比加权插值算法的精度要高,与Kriging算法相比,其精度变化趋势相似,在锋面区域局部SVT算法精度比Kriging方法要高。
Language英语
Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/97321
Collection中国科学院地理科学与资源研究所
Affiliation1.武汉大学
2.中国科学院地理科学与资源研究所
Recommended Citation
GB/T 7714
平博,苏奋振,周成虎,等. 局部SVT算法的遥感反演场数据恢复实验分析[J]. 地球信息科学学报,2011,013(005):651.
APA 平博,苏奋振,周成虎,&高义.(2011).局部SVT算法的遥感反演场数据恢复实验分析.地球信息科学学报,013(005),651.
MLA 平博,et al."局部SVT算法的遥感反演场数据恢复实验分析".地球信息科学学报 013.005(2011):651.
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