En el experimento de medición del espectro, la rugosidad de la superficie del objeto es un factor esencial que no se puede ignorar. En este experimento, se diseñó un grupo de muestras de píxeles mixtos con diferentes proporciones de mezcla, y estas muestras se imprimieron en cuatro tipos de papeles con diferentes rugosidades. Las características espectrales de los píxeles mixtos con diferentes rugosidades se analizan cuantitativamente utilizando los datos espectrales medidos. Se utiliza el modelo lineal de mezcla espectral para la descomposición espectral, y se estudió el efecto de la rugosidad en la precisión de la desmezcla de los píxeles mixtos. La rugosidad de la superficie afectará la reflectividad del píxel mixto. Específicamente, cuanto mayor sea la rugosidad, mayor será la reflectividad de la muestra. Este fenómeno es más notable cuando la proporción del endmember blanco () es grande, y a medida que disminuye la proporción del área blanca, la diferencia de reflectancia disminuye gradualmente. Cuando la rugosidad de la superficie de la muestra es menor a 3.339m, se realiza la descomposición espectral utilizando un modelo lineal de mezcla espectral en la banda de luz visible. El error promedio de la desmezcla es inferior al 0.53%, que es menor que el error de medición espectral estándar convencional. En otras palabras, cuando la rugosidad de la superficie de la muestra se controla dentro de un rango específico, el efecto de la rugosidad en la precisión de la desmezcla de los píxeles mixtos es pequeño, y este efecto puede ser casi ignorado. La dispersión múltiple dentro de los píxeles es clave para la selección del modelo y la precisión de la desmezcla, al utilizar el espectrómetro ASD FieldSpec3 para realizar la medición de reflectancia espectral y experimentos de desmezcla espectral lineal. Si la rugosidad de la superficie de la muestra a medir es menor que la longitud de onda máxima del espectrómetro, los resultados experimentales sugieren que la energía de los fotones se refleja principalmente en la superficie del objeto y en la reflexión difusa. En este caso, sigue siendo una mejor opción utilizar un modelo lineal de mezcla espectral para descomponer los píxeles mixtos.
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