多-高光譜遙感圖像光譜分解研究與應用.pdf

1、由于遙感拍攝儀器空間分辨率的限制，遙感圖像中的一個像元對應的地面區(qū)域通常覆蓋了多種地物，其像元的光譜值實際上是幾種純凈地物光譜值的混合，這種像元被稱為混合像元。將混合像元分解為典型的地物(即端元)和它們的混合比例(即豐度)，可以獲取亞像元級的信息，提高地物識別的精度，實現(xiàn)定量遙感。因此，混合像元分解對于基于多/高光譜遙感圖像的高精度地物分類以及地面目標的檢測有著重要的意義，成為近年來遙感領域的一個研究熱點。本文針對這個問題作了大量研究，

2、創(chuàng)新內容主要包括以下幾部分：
　　1.本文提出一種新的估算城市不透水層分布的方法。由于城市內地物的同物異譜現(xiàn)象導致了較大的分解誤差，在提取端元光譜前，對影像數(shù)據(jù)作歸一化處理，可以削弱同類地物端元由于亮度不同而引起的光譜差異。另外，鑒于不同的土地覆蓋類型具有不同的地表溫度這一特性，本文結合Landsat7 TM/ETM+熱紅外波段影像數(shù)據(jù)，剔除了不透水層分量中的其他非不透水層地物分量。地表溫度輔助分析的歸一化像元純度指數(shù)方法的分析精

3、度相對較高，對于城市區(qū)域，利用該方法從Landsat影像中提取城市不透水層分布效果是理想的。
　　2.本文提出一種基于Fisher判別零空間的高光譜遙感圖像混合像元分解算法。傳統(tǒng)的光譜混合分析方法假設每個端元必須具有完全穩(wěn)定的光譜特性，而在實際問題中同類地物的端元光譜往往存在著差異。為了有效的抑制同物異譜對混合像元分解的影響，該方法通過對高光譜遙感數(shù)據(jù)進行線性變換，使得變換后的數(shù)據(jù)中同一端元內的光譜差異減小為零，而不同端元間的光譜

4、差異盡可能地增大。利用變換后的光譜數(shù)據(jù)對混合像元進行分解可以較大程度地減少同物異譜現(xiàn)象對分解結果的影響，從而得到較高的分解精度。
　　3.本文將線性混合光譜分析應用到目前在地面覆蓋信息的研究中利用率很低的中分辨率MODIS遙感數(shù)據(jù)中。通過選擇恰當?shù)亩嗽愋?，利用像元純度指?shù)方法選取一定量的高純度像元并取平均光譜作為端元的反射率，再代入線性分解模型，并用FCLS解混，從而得到各類地物的豐度影像。理想的分解效果說明了MODIS數(shù)據(jù)也可