非线性不适定遥感反演中正则化参数的定量确定

赵红蕊; 唐中实; 李小文

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非线性不适定遥感反演中正则化参数的定量确定

赵红蕊, 唐中实, 李小文

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赵红蕊, 唐中实, 李小文. 非线性不适定遥感反演中正则化参数的定量确定[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2008, 33(6): 577-580.

引用本文:

赵红蕊, 唐中实, 李小文. 非线性不适定遥感反演中正则化参数的定量确定[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2008, 33(6): 577-580.

ZHAO Hongrui, TANG Zhongshi, LI Xiaowen. A Regularization Parameter Choice Method on Nonlinear Ill-posed Quantitative Remote Sensing Inversion[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2008, 33(6): 577-580.

Citation:

ZHAO Hongrui, TANG Zhongshi, LI Xiaowen. A Regularization Parameter Choice Method on Nonlinear Ill-posed Quantitative Remote Sensing Inversion[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2008, 33(6): 577-580.

非线性不适定遥感反演中正则化参数的定量确定

¹清华大学土木工程系,北京市清华园100084;²北京师范大学遥感与GIS研究中心,北京市新街口外大街39号100875

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(40771135)

详细信息

作者简介:
赵红蕊,副教授,从事定量遥感和地理信息系统等研究。

中图分类号: P237.3

A Regularization Parameter Choice Method on Nonlinear Ill-posed Quantitative Remote Sensing Inversion

¹School of Civil Engineering,Tsinghua University,Qinghuayuan,Beijing 100084,China;²Research Center for Remote Sensing and GIS,Beijing Normal University,39 Xinjiekou Street,Beijing 100875,China

Funds: 国家自然科学基金资助项目(40771135)

摘要: 以地表和大气参数一体化反演为例,以香农熵减表达反演过程中的信息利用,在一定的合理假设下,推出了非线性不适定反演问题中正则化参数(先验信息比)在迭代过程中的定量确定方法。本文方法在保持反演稳定性的前提下,最大限度地利用观测数据中的信息,提高了目标参数的反演精度。
- 非线性 /
- 不适定遥感反演 /
- 正则化参数 /
- 最大熵
Abstract: Regularization parameter is a key parameter in nonlinear ill-posed quantitative remote sensing inversion.Taking land surface and atmosphere parameters retrieval for example,and taking Shannon entropy reduce as a quantity to express information utilization in retrieving process,a quantitative method is deduced on reasonable hypothesis.The new method is on choosing regularization parameter(prior information ratio) in iteration process of nonlinear ill-posed quantitative remote sensing inversion.On the condition of the stability of inversion,the new method takes good advantage of information of observations.The result reveals that the precision of the object parameter is improved.
- nonlinear /
- ill-posed quantitative remote sensing inversion /
- regularization parameter /
- maximum information entropy

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