高光谱数据组分信息的盲分解方法

将基于独立成分分析（independent component analysis,ICA）技术的盲分解方法（blindsignalseparation,BSS）应用于遥感混合像元的定量分解,解决了幅度不确定性问题,实现了从高光谱数据中同时得到定量的组分光谱信息和组分权重信息。通过数值模拟实验提出了光谱反演区间的选择方法,进一步完善了该算法,且讨论了算法的稳健性。以陕西省横山县为试验区,从HYPERION高光谱影像中反演了各像元的植被覆盖度,并利用SPOT5影像进行了精度验证,结果表明该方法具有较高的精度。     

高光谱数据组分信息的盲分解方法

将基于独立成分分析(independent component analysis,ICA)技术的盲分解方法(blind signal separation,BSS)应用于遥感混合像元的定量分解,解决了幅度不确定性问题,实现了从高光谱数据中同时得到定量的组分光谱信息和组分权重信息。通过数值模拟实验提出了光谱反演区间的选择方法,进一步完善了该算法,且讨论了算法的稳健性。以陕西省横山县为试验区,从HYPERION高光谱影像中反演了各像元的植被覆盖度,并利用SPOT5影像进行了精度验证,结果表明该方法具有较高的精度。     

一种基于高斯马尔可夫随机场模型的混合像元分解方法

传统的混合像元分解模型只考虑了光谱信息,而忽略了空间相关信息的利用.事实上遥感影像以及分解后获得的组分影像都具有空间自相关关系.本研究提出利用高斯马尔可夫随机场模型来描述组分空间相关的特性,构建一种综合利用影像光谱和空间信息的混合像元模型,以提高混合像元分解精度.利用模拟与真实的数据证实了本文方法的有效性,一定程度上能...     

基于混合像元分解的火星南极矿物制图研究

对火星高光谱遥感数据进行混合像元分解,有助于获取像元内部火星表面矿物含量。端元光谱提取和光谱解混是混合像元分解的关键技术。以ORB0942_2轨道覆盖的火星南极地区作为研究区,应用纯净像元指数法(PPI)从影像中提取出端元光谱,并利用线性分解模型对影像中混合像元进行了分解,计算出其各端元组分的百分含量,获得了研究区水冰、石膏、钙镁橄榄石及紫苏辉石的相对含量分布图。     

面向混合像元分解的光谱维小波特征提取

根据线性混合模型的特点,探讨面向混合像元分解的光谱特征提取与选择,提出以小波低频系数为特征的混合像元分解方法.高光谱像元矢量进行离散二进小波变换后,提取光谱特征影像,再基于特征影像估计出混合像元的组分,并用AVIRIS合成影像验证该分解方法.实验结果表明,良好的光谱特征能够较大地提高遥感混合像元的分解精度,比原始波段分解的精度提高约23%.     

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.     

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。     

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...     

基于ASTER影像的土壤流失方程植被覆盖因子估计

针对土壤流失方程中植被覆盖度遥感估计存在的方法不确定问题,利用ASTER影像数据,使用植被指数及混合像元线性分解方法,结合地面调查数据,对土壤流失方程中植被因子做了进一步的研究分析,改进了利用混合像元分解定量估计土壤流失方程植被覆盖因子的方法.     

热红外多角度遥感和反演混合像元组分温度

在研究了混合像元热辐射方向性规律的基础上,以连续植被冠层为例,提出了利用热红外多角度遥感数据,直接反演混合像元组分温度的方法。与多通道数据相比,多角度信息间的相关性要低得多,它主要取决于植被冠层的叶倾角分布函数(LAD)。因此更容易达到反演精度小于1K的目的。     

亚像元定位之邻域像元选取问题研究

混合像元普遍存在于各类遥感影像中,混合像元分解仅能获取像元内部各类地物丰度数据,要获取其空间分布信息还需要进行亚像元定位处理.空间相关性是目前大多数亚像元定位方法的理论基础,而距离是主要决定因素.同时距离决定了亚像元邻域范围内参与其所属类别判定的像元位置和个数,从而决定亚像元空间排布结果.因此针对亚像元定位过程中邻域像元选取问题,就常见的邻域选取方法进行对比试验,并就各种方法的效果进行探讨.     

多源遥感数据在植被覆盖区的水体信息提取

针对单一遥感影像难以准确提取南方植被覆盖区水体信息的问题,提出了先对光学影像进行混合像元分解,消除植被干扰,增强水体信息,再联合雷达影像的多源遥感数据提取方法。以地物类型丰富,水体发育的湖南衡阳地区为研究对象,选择Landsat8光学影像和PALSAR雷达影像为主要数据源,先利用混合像元分解模型从Landsat8光学影像提取出植被信息,对水体光谱进行重建,再综合去除植被的Landsat8影像的光谱信息和PALSAR影像的纹理信息进行面向对象的多源遥感水体信息提取,并与单源影像的水体信息提取结果进行对比。结果表明,该方法进行水体信息提取的精度更高,尤其在水陆过渡带,能够较好地去除植被干扰,提取被覆盖的水体信息,在南方植被覆盖区水体信息定量提取上具有很好的效果和潜力。     

基于ETM+图像的混合像元线性分解方法(LSMM)在澳门植被信息提取中的 应用及效果评价

本文利用混合像元线性分解方法(LSMM)，对澳门ETM＋图像(2003/1/10)进行像元分解提取植被信息．同时利用同一图像的归一化植被指数(NDVI)、缨帽变换的绿度分量(KT2)对提取的植被信息进行对比分析,发现用LSMM方法提取的植被信息与NDVI的相关系数达到0.93与KT2的相关系数达到了0.74．同时发现用LSMM方法提取的植被面积(4.19 km2)比NDVI阈值法、KT2阈值法提取的植被面积(分别为8.26 km2 8.68 km2)更接近真实植被面积(5.79 km2)．结果表明混合像元线性分解方法能有效地提取植被信息，比以像元为单位的常规遥感提取方法精度更高，为快速、准确、高效的植被监测提供了新思路．     

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。     

基于像元信息分解的城市绿地信息自动提取系统

 为了快速而有效地监测城市绿地的变化,建立了基于遥感和GIS的城市绿地自动识别系统。系统利用像元信息分解的方法,将城市环境下的像元信息分解为绿地、水体、土壤、水泥地等4种地物端元组份信息,求解绿地在混合像元中的丰度,并允许自由设定判定绿地像元的阈值,以便通过调整达到分离的最优分离结果。此外,系统也集成了绿地信息的空间分析以及统计分析识别等功能。最后,以深圳市罗湖区和福田区TM影像作为实验区,将系统自动提取的绿地面积和目视解译的结果进行对比,准确率达到98.7%。     

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.     

提高城市TM图像分类精度的两种方法比较

城市遥感图像分类是获取城市绿地空间分布状况的基础,然而混合像元的存在导致分类精度不高.因此,提出了混合像元分解模型结合神经网络法(MPD-NN法),利用其对北京市TM图像进行地物分类,并与较常用的决策树法分类结果比较,研究在图像现有空间分辨率的条件下提高城市分类精度.结果表明,MPD-NN法分类可较为有效地处理城市遥感图像存在的混合像元问题,可以提高城市分类精度,分类精度高于决策树法,其总体精度和Kappa精度均将近90%,水体、草地、农田、裸地、林地的分类精度在85%以上,高密度建筑区、低密度建筑区、水泥地的分类精度接近80%,也均高于决策树法,是遥感分类较精确识别城市下垫面地物的一种可行方法.     

先验信息约束NMF的高光谱解混

针对高光谱图像中含有大量混合像元,且大多数解混算法未能利用真实地物信息的问题,提出了一种利用先验信息约束的非负矩阵分解方法对高光谱进行解混。首先利用顶点成分分析法和全约束最小二乘法分别对端元矩阵和丰度矩阵进行初始化,然后利用本文算法对高光谱数据进行解混,最后对估计端元和估计丰度进行评价分析。实验显示,利用本文提出的方法对数据解混的结果优于其他约束的非负矩阵分解算法得到的结果,在求解过程中有很好的抗噪性能。     

基于约束独立成分分析的高光谱图像指纹提取

提出了一种约束独立成分分析的指纹提取方法,对传统独立成分分析模型加入组分"和为1"约束,同时基于提出的模型发展了新的优化规则.利用高光谱图像丰富的波段信息,对指纹与背景的混合像素进行光谱分解,提取出指纹的信息.真实实验和模拟实验证明:所提方法可以有效地提取不同背景分布特点的指纹信息,指纹形状十分完整,提取精度优于最小体积约束的非负矩阵分解(MVCNMF)、和为1约束的非负矩阵分解(NMF+ASC)、基于增广拉格朗日的单形体提取(SISAL)等传统方法.     

基于信息熵的NMF遥感图像解混算法

针对传统稀疏非负矩阵分解(NMF)解混方法仅考虑丰度矩阵中非零个数最少,没有考虑混合像元内端元的丰度分布具有不均匀性的这一问题,提出一种基于信息熵的NMF遥感图像解混算法.将端元的丰度值的大小看成是信息熵中的符号出现的概率,当端元等概率出现在混合像元中时各个丰度值大小相等,对应的实际地物等比例出现在混合像元中,此时信息熵最大,但是丰度稀疏性最低;当丰度分布最不均匀时,仅有一种地物类型出现,信息熵最小,此时丰度值的稀疏性最高,只有一个非零值,由此得出丰度稀疏性和信息熵有负相关的关系.在NMF解混算法的基础上,引入负信息熵来约束丰度矩阵,同时加入平滑限制来约束端元光谱矩阵.在模拟数据和真实数据上进行了结果测试.实验结果表明:相比传统的NMF解混算法和基于l2范数的NMF遥感图像解混算法,本方法能得到更好的解混效果.