基于线性光谱混合模型的混合像元分解研究——以合肥市为例

利用Landsat ETM+数据,在水体掩膜的基础上,采用线性光谱混合模型(Liner Spectral Mixture Model,LSMM)进行混合像元分解,得到合肥市高反射率地物、低反射率地物、植被和土壤四种端元的丰度图像以及RMS误差分量图像.应用线性光谱混合模型研究城市地表组分组成,端元(End-member)选取是模型成败的关键.通过分别采用手动选取端元和利用纯像元指数(PPI)法选取端元两种方法,从定性角度对比两种方法得到的结果,结果表明在本研究区内手动选取的端元比PPI选取的端元模型拟合精度更高,能够得到更高精度的分量图像.     

基于环境一号HSI高光谱数据提取叶绿素a浓度的混合光谱分解模型研究

随着遥感技术的应用推广以及对研究精度的要求提高,越来越多的研究注意到混合像元的问题。在水质遥感监测中传感器探测的水体辐射亮度值是纯水和各种水质参数辐射亮度值的叠加,混合像元问题严重影响了水质定量遥感反演的准确性。基于环境一号HSI高光谱数据,首先分析了混合光谱分解模型的物理基础,然后基于采样点浓度大小和PPI(纯净像元指数)方法在遥感影像上提取纯水和叶绿素a的端元波谱,并利用线性光谱分解方法得到叶绿素a的丰度值找丰度值与叶绿素a浓度值之间的统计关系,建立了叶绿素a浓度反演的混合光谱分解模型,且反演精度较高。本文为水质定量遥感提供了一种新的思路。     

高光谱影像端元数目估计的HAHT模型

端元提取是高光谱遥感研究的重点内容之一,在高光谱影像信息识别、环境监测、资源探测和丰度反演等领域有着重要运用。为了实现有效的端元提取,如何准确估计（尤其是未知区域）高光谱影像中端元数目就显得更为关键,特别是在无人或境外地区的遥感探测方面极有实际价值。端元数目估计过多或者过少都会影响端元提取和混合像元分解的精度。本文基于谐波分析（Harmonic Analysis,HA）理论实现了高光谱影像有效去噪,并结合二元假设检验方法构建了一种高光谱影像端元数目估计的谐波分析假设检验（HA-Hypothesis Testing,HAHT）模型。通过AVIRIS和Hyperion高光谱影像的可行性分析与普适性验证,并与HFC（Harsanyi Farrand Chang）、特征值极大似然函数（Eigenvalue Likelihood Maximization, ELM）和最小误差高光谱信号辨识法（Hyperspectral Signal Identification by Minimum Error, Hysime）等常规的端元数估计算法应用成果相对比,表明HAHT模型所估计的端元数目与实际地物数具有更高的吻合度。同时,采用较成熟的连续最大角凸锥（Sequential Maximum Angle Convex Cone,SMACC）方法提取了端元波谱曲线,通过比较设置2（HFC估计数）、8（HAHT估计数）和14（Hysime估计数）不同端元数的提取结果,也证明HAHT模型在估计端元数目时具有较高准确性,以及较好的适用性和应用前景。     

基于最小体积约束的非负矩阵分解模型的高光谱解混算法探究

高光谱遥感图像中,遥感影像的分类精度和地物识别会因混合像元的存在而受到影响,从而限制了遥感科学向定量化发展.基于最小体积约束的非负矩阵分解方法,不仅不需要假定纯像元的存在,而且在自动提取端元的同时获取对应的丰度图,这种非监督的光谱解混技术克服了传统方法的限制条件,为高光谱图像中混合像元问题的解决提供了新的思路和方法.     

太湖水体藻类叶绿素浓度高光谱遥感监测研究

为了更好地监测太湖水体富营养化状况,我们利用高光谱地物波谱辐射计,通过垂直水面法和倾斜测量法得到太湖水体3～10月份的波谱信息.利用这些数据,分析了太湖水体藻类的叶绿素（主要是chl_a）与水体反射光谱特征的关系,建立了藻类叶绿素高光谱遥感模型,并分析了模型精度.研究发现：两种测量法数据精度差别不大;叶绿素在700nm附近反射峰的位置、高度与叶绿素浓度有较好的对应性;利用700     

混合光谱分解实验研究

混合光谱分解研究对提高遥感识别地物信息精度具有重要意义.实验室模拟混合光谱分解模型可以作为遥感影像混合像元分解的基础,为地物分类提供经验模型和理论依据.对土壤-植被混合模型进行实验室模拟,对原始光谱反射率进行一阶微分、对数、去连续统变换,运用特征波段法和相似系数法拟合回归方程,并对比模型精度.结果表明基于对数变换数据的...     

高光谱影像端元数目估计的谐波分析假设检验模型

端元提取是高光谱遥感研究的重点内容之一。在高光谱影像信息识别、环境监测、资源探测和丰度反演等领域有着重要运用。为了实现有效的端元提取,如何准确估计(尤其是未知区域)高光谱影像中端元数目就显得更为关键,特别是在无人或境外地区的遥感探测方面极有实际价值。端元数目估计过多或者过少,都会影响端元提取和混合像元分解的精度。基于谐波分析(harmonic analysis,HA)理论实现了高光谱影像有效去噪,并结合二元假设检验方法构建了一种高光谱影像端元数目估计的谐波分析假设检验(HA-hypothesis testing,HAHT)模型。通过AVIRIS和Hyperion高光谱影像的可行性分析与普适性验证,并与HFC(Harsanyi Farrand Chang)、特征值极大似然函数(eigenvalue likelihood maximization,ELM)和最小误差高光谱信号辨识法(hyperspectral signal identification by minimum error,HYSIME)等常规的端元数估计算法应用成果相对比,表明HAHT模型所估计的端元数目与实际地物数具有更高的吻合度。同时,采用较成熟的连续最大角凸锥(sequential maximum angle convex cone,SMACC)方法提取了端元波谱曲线,通过比较设置2(HFC估计数)、8(HAHT估计数)和14(HYSIME估计数)不同端元数的提取结果,也证明HAHT模型在估计端元数目时具有较高准确性,以及较好的适用性和应用前景。     

E0—1Hyperion高光谱影像的FLAASH大气校正与评价

遥感影像的大气校正是遥感数据应用的基础．文章利用ENVI软件的FLAASH大气校正模块,对Hype—rion高光谱遥感影像进行大气校正,选取典型地物对校正效果进行评价．主观定性评价结果显示校正后的影像地物边界更清楚、对比度增强;光谱曲线对比分析显示,校正前后光谱曲线形状完全不同,林地的反射率图像的光谱曲线形状与USGS...     

基于地物波谱形态参数化的高光谱图像分类方法研究

利用语素向量的形态描述方法实现地物波谱形态的参数化,以不同地物具有不同波谱曲线为地物分类准则,在MATLAB设计中,实现一种带通配符的地物波谱曲线形态差异遥感图像分类程序,应用此程序对高光谱遥感图像所得的分类结果与其他分类方法所得的分类结果进行对比.结果说明,此方法可以将地物波谱的波形信息最大限度地保留并利用,进一步解决遥感影像分类中"光谱值"相似及现有的光谱匹配方法受类内差异变化影响大的问题,运用Kappa系数的精度评价证明此方法对高光谱遥感图像的分类优于SVM分类方法.     

基于SAM遥感影像的分类技术研究

目的以混合像元提纯为突破口,研究遥感影像高分类精度的方法,以减少由于地物波谱的复杂性、传感器空间分辨率的局限性导致混合像元普遍存在而引起的影像信息不确定性和分类精度低指标性。方法利用光谱角（SAM）分类法,经过混合像元辨别和提纯、端元样区的定义等步骤,对影像进行分类。结果与传统最大似然分类法比较实验结果表明,SAM方法对地表覆盖比较复杂的零散地区遥感影像分类具有较高的精度。结论因选择合适的方法消除了混合像元,SAM是一种有效的遥感影像智能分类方法,对提高影像分类精度具有极为重要的实践意义。