基于高光谱线性混合光谱分解识别人工地物

城市下垫面包含多种不同年代、材料和成分的人工建筑物,其光谱多样性远远超过自然环境.利用高光谱遥感数据的丰富光谱信息,可以弥补传统遥感数据源(如航片、多光谱遥感数据等)在区分城市地物所需光谱分辨率等相关信息上的不足.从光谱分析与光谱匹配技术出发对城市地物和人工目标进行精细分类,可提供城市规划、环境监测、城市变迁乃至相关社会经济等方面的信息.本研究基于Hyperion高光谱遥感数据,以广州市区为试验区,尝试用手动提取终端像元,首先对水体与植被做分层掩膜,尽可能消除其在求取参考波谱与影像波谱角度过程中的影响;继而参考约翰-霍普金斯大学提供的标准光谱库的人工建筑物波谱,对光谱角度制图方法所产生的规则影像进行密度分割,获取与参考光谱夹角最小的端元准确位置,再通过高空间分辨率影像Quick Bird数据对其进行准实地验证,尽可能提"纯"并获取相应地物影像端元;最后,应用线性光谱分解模型提取出广州市区地表物质的丰度,由丰度图设定阈值生成地物分类图.结果表明:星载高光谱数据可识别出都市人工地物中的水泥混凝土、铺路混凝土、粘土瓦屋顶、较老建筑屋顶、裸土、高反射率未知物(玻璃、金属等)、低反射率未知物(阴影)、林地、草地与水体等,其总体精度为76.2099%,Kappa系数为0.7258.

Urban Material Identification Based on Linear Mixture Model Using Hyperspectral Data