多源数据结合的高分一号土地利用/覆盖分类方法研究

基于多时相的GF-1数据获取NDVI时序变化、NDWI和MNDVI等指数图像数据，辅以Landsat8卫星OLI影像和数字高程模型(DEM)数据，得到了不同地物在光谱、时相和形状等方面的特征；通过分析各种地物类型在这些特征上的差异和变化规律，总结出不同地物的特征提取规则，构建了一种基于GF-1数据在地物复杂地区的土地利用/覆盖分类方法，并以广州市为实验区，运用该方法、最大似然法和最小距离法进行了土地利用/覆盖分类及其精度评价.结果显示:基于GF-1数据在地物复杂地区的土地利用/覆盖分类方法的总体精度为85.86%(部分地物分类精度达到95%以上)，与最大似然法及最小距离法相比，其总体精度分别提高了4.62%和12.24%，说明该方法能够更好地发挥GF-1遥感数据在土地利用/覆盖分类中的实际应用潜力，且有效提高了各种土地利用/覆盖地物类别的分类精度.     

基于零空间最大距离的高光谱图像端元提取算法

端元提取是高光谱图像分析中的一项重要而具有挑战性的任务,它是解决高光谱图像混合像元分解最关键的步骤.文中给出了基于零空间的距离计算方法,在此基础上提出了零空间最大距离算法快速地提取端元.利用零空间与端元所张子空间之间正交补的关系,在数学上严格证明了当数据完全符合单形体条件时,算法能够准确地提取所有的端元,为基于最大距离的端元提取提供了重要的理论依据.算法通过了真实高光谱图像的检验,实验结果表明,零空间最大距离算法具有较好的端元提取效果.     

基于无人机高光谱影像的植被覆盖度遥感估算模型比较

为了探寻光谱解混模型估算植被覆盖度的精度及适用性,对广东省中山市民众镇义仓村内的一块香蕉林地,利用无人机高光谱数据,比较了3种植被覆盖度估算的经典模型(像元二分模型、Carlson模型和Baret模型)以及目前较为常用的3种光谱解混模型(线性光谱混合模型(Linear Mixed Model, LMM)、后验多项式非线性混合模型(Polynomial Post-nonliner Mixing Model,PPNMM)和考虑光谱变异的正态组分模型(Normal Compositional Model,NCM))估算植被覆盖度的效果. 实验结果表明:像元二分模型高估了植被覆盖度;Carlson模型低估了植被覆盖度;Baret模型在低植被覆盖度区域内高估了植被覆盖度、在高植被覆盖度区域内低估了植被覆盖度;LMM模型在高植被覆盖度区域有较好的估算效果;PPNMM模型在低植被覆盖度出现小幅度高估;NCM模型估算的效果最佳.     

基于集成学习和元胞自动机的城市地理模拟

集成学习通过将若干弱分类器集成以取得比单个弱分类器更好的性能，是机器学习的重要研究方向。针对常用城市地理模拟系统中元胞自动机转换规则获取算法的局限性，本文提出基于集成学习算法的元胞自动机，并将其应用于城市建设用地的动态模拟。以决策树作为弱分类器，应用集成学习算法和元胞自动机，对东莞市2001年到2005年的建设用地时空格局进行了模拟，取得了较好的模拟效果。精度评估结果表明，经集成学习后的决策树比单个决策树对城市建设用地动态的模拟精度更高，算法泛化能力更好。     

基于子空间距离的高光谱图像光谱解混算法

高光谱图像中的混合像元由固定的端元按照一定的比例含量（丰度）线性混合而成,在像元中分解出端元以及各端元的丰度是高光谱图像分析中具有挑战性的任务,这一过程称为光谱解混．高光谱图像的一个重要几何特征是在高维特征空间中体现为单形体．在三角形中,平行线分线段等比定理揭示了计算丰度最基本的几何关系一距离比,文中把它推广到高维空间中的单形体情况,在此基础上提出了基于子空间距离比的光谱解混算法,该算法能快速、有效地获得丰度．