Bootstrap方法在遥感线性BRDF模型反演中的应用

摘要：

在遥感反演中,通常假设反演参数和模型误差的先验分布服从正态分布,这个假设通常不太符合实际.为此,本文提出由Bootstrap方法估计反演参数和模型误差的先验分布的方案.同时对先验数据按照地物分类,统计假设检验表明将先验知识分类的合理性.最后,以RossThick-LiTransit核组合的线性核驱动BRDF模型为例,用NOAA-AVHRR观测数据对使用Bootstrap方法的反演算法进行试验,并与正态假设下的Tikhonov正则化反演和Bayes反演结果比较,说明对先验知识分类和使用Bootstrap方法的遥感反演方法能明显减小参数反演结果的不确定性,提高其可信度.

关键词：遥感反演、Bootstrap方法、先验分布、后验分布、假设检验

所属期刊栏目：11

分类号：TP701(遥感技术)

资助基金：国家自然科学基金40671129;国家自然科学基金10231030

在线出版日期：2008-04-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：845-851