一种考虑雪粒径变化的积雪面积反演算法

光谱混合分析能够提取亚像元信息,被广泛地应用于遥感影像目标探测之中。本文针对MODIS积雪遥感影像,基于光谱混合分析框架,利用渐进辐射传输模型建立不同粒径大小的雪反射率光谱库,提出了一种考虑端元变化及二次辐射的雪盖面积反演算法。此算法首先利用渐进辐射传输模型建立不同粒径大小积雪的反射率光谱库,然后使用序贯最大角凸锥方法获取植被、土壤与岩石、阴影的光谱库。在建立各种地物反射率光谱库之后,利用均方根误差最小的方法获取最优端元组合。在此基础上,考虑端元独立辐射以及积雪与其它地物的二次辐射过程,利用稀疏光谱混合模型获取积雪面积与雪粒径大小。实验结果表明：此方法能够同时反演雪粒径与积雪面积,反演的雪粒径相比单波段的渐进辐射传输模型小,反演的积雪面积相比MOD10A1产品精度略微提高。     

一种面向对象的像元级遥感图像分类方法

本文提出一种面向对象的像元级分类方法(混合模型),并将其与单纯的以像元和面向对象的两种方法同时应用于分辨率分别为30m和0.5m的环境星CCD数据和航空影像进行对比分析。分类结果中不同地物类别之间光谱可分性的大小,很大程度上可反映分类结果的可靠性。若地物类型之间的光谱差异大,说明分类方法能将光谱差异大的地物很好地划分,显示出较可靠的分类结果;相反,如果分类结果中地物类型光谱差异小,则反映分类方法不够可靠。鉴此,本文通过计算分类结果中不同类别所对应的原始遥感影像像元之间的J-M(Jeffries-Matusita Distance)距离来度量分类结果中地物之间的光谱可分性,并用J-M距离比较分析了3种图像分类方法对2种不同分辨率影像的分类结果中各个类别之间的光谱可分性的变化。分析结果表明,混合模型不但能够得到较连续的分类结果,同时能够保持分类结果中类别之间的可分性。本文对分类结果进行了精度验证,结果发现混合模型的分类精度较其他2种方法要高。2种不同分辨率的遥感影像分析结果得到相同的结论,表明该模型适用于中分辨率和高分辨率影像。     

以光谱信息熵改进的N-FINDR高光谱端元提取算法

端元提取是高光谱混合像元分解的关键步骤,也是高光谱影像分析的重要前提。N-FINDR算法是一种经典且有效的端元提取算法,但其需遍历所有可能的像元组合,计算量巨大,时间效率不高。本文以光谱信息熵和凸面几何学理论,利用高光谱影像像元,在光谱特征空间形成的单形体顶点附近为相对纯净像元,单形体内部为混合像元的特性,提出了一种结合光谱信息熵的N-FINDR改进算法。该方法根据各波段像元灰度概率计算影像中每个像元的光谱信息熵,将大于光谱信息熵阈值的像元作为混合像元被剔除,在保留的像元组成的单形体上搜索最大体积,并提取最大体积顶点处像元作为端元。最后,使用美国EO-1卫星获取的江西省德兴某铜矿的Hyperion数据,对改进后的算法进行验证。结果表明,改进后的N-FINDR算法在确保较高端元提取精度的同时,大大提高了数据处理的时间效率。     

线性光谱混合模型影响因子不确定性定量研究

线性光谱混合模型(Linear Spectral Mixing Model,LSMM)是一种像元分解模型,由于其简单和易操作性的特点,在目前亚像元研究中应用颇为广泛。其分离精度受多种因素的影响,但目前对该模型的研究多集中在对模型本身的线性假设评价及端元光谱选取方法上,而忽略了模型应用的环境条件(大气反射、散射、地形起伏等)对模型分解精度的影响等。本文以线性光谱模型提取植被分量为例,探讨环境大气条件、地形因素对模型精度影响的不确定性。研究将数据处理为四个层次,即原始的ASTER数据,利用MODTRAN进行大气校正的数据,经C-地形校正的数据,同时进行了大气校正和地形校正的数据。然后在四个层次上依次提取植被丰度,并将其和NDVI进行线性回归分析,检验植被丰度的分离精度,从而量化大气、地形等因子对LSMM的影响程度。研究结果表明:大气条件、地形因素都会制约LSMM分离精度的提高,特别在有地形起伏的中小空间尺度范围内,地形因子对线性光谱混合模型的影响远大于大气影响。     

一种基于最大距离的纯像元指数端元提取算法

在高光谱混合像元分解中,PPI算法是一种比较成熟的算法,但PPI算法中每次投影向量的生成都是随机的,多次执行PPI算法后端元提取的结果并不稳定。本文以线性光谱混合模型的凸面几何学描述为基础,利用端元在高光谱图像特征空间中所形成的凸面单形体端点的特点,提出了一种区别于PPI算法的最大距离纯像元指数方法。选取特征空间中所有样本点的光谱均值作为超球的球心,计算所有样本点到球心的欧氏距离,以等于或大于这个最大距离的长度作为半径,在特征空间中设计一个包围所有样本点的超球面,并在超球面上均匀地选取参考点,针对每一个参考点,在样本点中找出与它距离最远的一个,记录每个样本点成为距离最大点的次数,将其作为评价该像元是否为端元的纯像元指数,从而使得每次端元提取的精度得到保证。最后,利用美国内华达州Cuprite获取的AVIRIS数据对算法进行了验证。实验结果表明,采用本文算法提取的端元精度优于N-FINDR算法和VCA算法,而且鲁棒性较好,克服了PPI算法由于随机生成投影向量所带来的端元提取不稳定性。     

干旱荒漠区植被覆盖变化的遥感监测分析

多期的遥感数据可以用来分析干旱荒漠区植被的空间分布格局和变化特征。本文以1989、2000和2007年3个不同时相的Landsat TM/ETM+影像为数据源,利用线性光谱混合分析和RGB彩色合成法构建一个研究框架,对古尔班通古特沙漠西缘进行植被信息的提取和变化监测分析。在混合像元分解过程中,通过多种方法选择端元,比较...     

遥感影像混合像元的分解——基于加权后验概率的支持向量机分类算法

混合像元是遥感影像中普遍存在的现象,对此,本文提出基于加权后验概率的支持向量机进行影像混合像元分解。该分类算法可判定端元种类的同时得到每种地物的后验概率,从而进行非线性模型的混合像元分解。由于加权后验概率的支持向量机分类算法能够减少分类器受土地覆盖类型模糊样本点的干扰,因此,改善了非线性混合像元分解模型的精度。首先,由样本点计算得到核函数参数值,然后,计算影像中每一种土地覆盖类型的后验概率,将其作为各个两类支持向量机分类器的权系数并求得多类后验概率值,确定影像每一种土地覆盖类型并得到丰度值。本文采用TM多波段遥感影像验证该方法的可行性,实验区位于我国东北部的大兴安岭中北段地区,土地覆盖类型包含农田、居民地、水体、荒地等。将本文提出的混合像元分解方法结果与标准支持向量机模型分解的结果对比表明,以加权后验概率的支持向量机遥感影像混合像元分解方法精度优于标准支持向量机模型。     

基于改进线性光谱分离模型的植被覆盖度反演

线性光谱分离技术可以有效地提取像元水平上植被或其他端元(影像中的地物)的相对百分比,但是目前该技术在多光谱宽波段影像数据应用中,由于波段数量、波段宽度等的限制,估算精度离定量研究的水平仍有一定差距。鉴于此,本文提出了一种改进的线性光谱分离方法,该方法在对影像进行土地覆盖分类基础上进行分离,一方面同类土地覆盖类型内同种地物的光谱变异相对较小,更有利于端元选取;另一方面,分影像的地物种类数量明显少于整幅影像,更容易满足模型的适用条件,从而突破了波段数量限制,同时使地物光谱分离更具针对性,经过验证,该方法较传统分离方法相比植被覆盖度的反演精度可提高6.4%,用该方法实现了研究区的植被覆盖度的定量反演并对研究区植被覆盖度的空间结构进行了分析。     

线性光谱混合模型的ASTER影像植被应用分析

本文利用线性光谱模型分解混合像元方法。从ASTER多光谱遥感数据提取福州地区植被覆盖丰度的定量信息,与归一化差值植被指数进行了回归分析,结果相关系数高达95％;通过对植被景观格局分析,表明研究区以中等丰度植被占据主要地位,生态系统较为稳定。     

典型矿物颜料混合像元几何单形体端元提取算法研究

利用高光谱像元解混方法识别彩绘文物表面复合颜料的类别已成为文物保护修复领域的研究热点,其中端元提取是关键的一个环节。首先选择中国绘画5种色系中具有代表性的矿物颜料,通过线性混合其反射光谱合成模拟高光谱图像;然后采用内部最大体积法、顶点成分分析、最小体积单形体分析、基于变分增广拉格朗日单形体识别以及最小体积约束的非负矩阵分解5种基于几何单形体的端元提取算法;最后在不同信噪比和是否有纯净像元的图像中提取混合颜料中的端元,并以光谱夹角距离和光谱信息散度作为评价指标,分别比较5种算法端元提取的精度。实验结果表明,基于变分增广拉格朗日单形体识别法和最小体积约束的非负矩阵分解法对混合颜料的端元提取效果较好,可为文物表面颜料解混提供参考。     

Improvement of Urban Impervious Surface Estimation in Shanghai Using Landsat7 ETM＋ Data

This paper explores the potential to improve the impervious surface estimation accuracy using a multi-stage approach on the basis of vegetation-impervious surface-soil (V-I-S) model. In the first stage of Spectral Mixture Analysis (SMA) process, pixel purity index, a quantitative index for defining endmember quality, and a 3-dimensional endmember selection method were applied to refining endmembers. In the second stage, instead of obtaining impervious surface fraction by adding high and low albedo fractions directly, a linear regression model was built between impervious surface and high/low albedo using a random sampling method. The urban impervious surface distribution in the urban central area of Shanghai was predicted by the linear regression model. Estimation accuracy of spectral mixture analysis and impervious surface fraction were assessed using root mean square (RMS) and color aerial photography respectively. In comparison with three different research methods, this improved estimation method has a higher overall accuracy than traditional Linear Spectral Mixture Analysis (LSMA) method and the normalized SMA model both in root mean square error (RMSE) and standard error (SE). However, the model has a tendency to overestimate the impervious surface distribution. Foundation item: Under the auspices of National Natural Science Foundation of China (No. 40701177)     

绿洲生态环境动态调控模型及系统概念设计应用

绿洲是荒漠中的特殊景观 ,在干旱、半干旱地理系统中有着重要的生态意义 ,是该系统中物质、能量和信息交流的主要界面。绿洲的生态环境脆弱 ,随着人类活动的加剧 ,绿洲生态系统的稳定性 ,将面临更加严峻的考验。利用先进的空间信息技术 (包括遥感和 GIS) ,可以建立绿洲生态环境动态调控系统 ,使之服务于绿洲的稳定、可持续发展。本文依据水资源的供需平衡原理和水资源利用与生态环境之间的耦合关系对基于遥感 (RS)和 GIS的绿洲生态环境动态调控的模型进行了概念设计,并在此基础上讨论了绿洲生态环境动态调控系统的设计。     

遥感图像模拟技术方法与应用分析

近年来,遥感图像模拟的研究广泛地展开,利用图像模拟技术获取的大量仿真遥感图像,为其他遥感信息的论证与评价提供了有效的参考。本文介绍了图像模拟技术的发展现状,及SAR、光学遥感图像的模拟方法,分析了各种模拟方法的特点与差异,指出各种方法在生成模拟图像时的局限性,最后提出了基于宽光谱遥感数据的细分光谱遥感图像模拟的构想。     

基于地表通量特征的城市不透水表面定量热红外遥感反演

城市不透水地表格局通过改变城市下垫面结构,引起地表反照率、比辐射率、地表粗糙度的变化,从而对地表辐射和能量平衡产生直接影响。不透水地表能增强地表显热通量,导致地表波文比升高,因此地表波文比的空间差异可推算城市人工不透水表面的分布。本研究选择北京市为实验区,应用Landsat TM卫星热红外遥感数据,采用PCACA模型及理论定位算法,对城市地表波文比进行反演,进而计算遥感地表波文比空间分布数据与城市不透水表面比例数据之间的相关关系,构建回归方程,实现北京市城区与近郊区人工不透水表面百分比分布的定量估算,最后以高分辨率遥感数据获取的城市人工不透水表面比例数据进行结果验证。结果表明,采用PCACA模型定量反演城市地表波文比数据,利用地表波文比数据与不透水表面比例数据之间的相关关系可实现城市人工不透水表面百分比数据的定量估算;波文比值不仅可在遥感像元水平定性判定不透水像元,还可对混合像元中的不透水比例进行较高精度的定量反演,其相关系数R²值为0.731。此方法有效地揭示了城市不透水下垫面对地表热通量影响的机制以及空间定量关系。     

Landsat/OLI与夜间灯光数据在提取城市不透水面中的精度差异分析

不透水面作为反映城市发展程度和表征城市生态环境的重要指标,在城市化研究中成为重要的数据源。当前,不透水面信息的获取通常基于遥感数据来开展,包括不同分辨率的遥感数据。这些遥感数据在高精度提取城市不透水面的能力具有较大的差异,会因尺度不同而带来提取精度的偏差。因此,理解不同遥感数据源在不透水面提取上的差异尤为重要。本文利用Landsat/OLI光谱数据和VIIRS/DNB夜间灯光数据分别采用线性光谱混合分析法和大尺度不透水面指数法提取珠江三角洲研究区的不透水面信息,并从不透水面总体精度、不同密度精度对比分析2类数据源提取不透水面的差异。结果表明：① Landsat/OLI和VIIRS/DNB两者提取不透水面的总体精度差异不大,Landsat/OLI提取不透水面的精度总体上略高于VIIRS/DNB。2种数据提取不透水面的均方根误差RMSE分别是0.18和0.21,系统误差SE分别是0.12和0.13,决定系数R ²分别是0.76和0.67。② Landsat/OLI和VIIRS/DNB数据对不同密度不透水面分布区域的提取能力不同：VIIRS/DNB在低密度不透水面区域提取精度高于Landsat/OLI;而Landsat/OLI在中、高密度不透水面区域提取精度均高于VIIRS/DNB。通过2种数据提取精度差异的对比,以期为不同密度的不透水面分布区域提取找到最佳尺度的数据源,提高不透水面提取的效率和精度。     

基于离散粒子群算法的2种新型水体提取方法的对比与验证

随着遥感技术在水体提取与监测方面的广泛应用,更多的研究者致力于提高遥感水体提取的精度。离散粒子群算法在遥感图像分类研究中获得了较高的精度和更稳健的分类效果,已经被应用到遥感水体提取领域,但其在水体提取中的适用性和精度还有待对比与验证。本文采用最新提出的2种基于离散粒子群算法的水体提取方法,即光谱匹配耦合离散粒子群算法（SMDPSO）与最大熵耦合离散粒子群算法（MEDPSO）,基于Landsat8_OLI遥感影像,分别选择了有冰雪、有云、有山体阴影和有建筑物的4种环境复杂,常规方法提取精度较低的区域进行水体提取,并与2种常用的水体指数法（NDWI、MNDWI）进行了对比与验证。结果表明：① SMDPSO和MEDPSO方法在4个实验区都能快速地寻找出最佳的水体分布,具有一定的通用性;NDWI和MNDWI方法对有冰雪、有云、有山体阴影和有建筑物影响的区域表现出水体信息的错分现象,提取精度较低;② SMDPSO方法能够识别细小河流和离散水体,水体提取精度较高,但在有冰雪、云、山体阴影和建筑物的复杂环境下提取精度较低、误判率高;MEDPSO方法不仅可以识别细小水体,而且也解决了其他3种方法在提取过程中无法抑制背景信息干扰的问题,在4个实验区的总体精度均在97.8%以上,高于其他3种方法;③ 将离散粒子群算法引入到水体提取方法之中,可增强方法的区域整体性,也可提高其水体提取的精度和自动化程度;④ 运用最大熵模型等机器学习方法,可以结合光谱、形状和纹理等影像信息以及地形信息来进行水体识别,使得水体信息提取精度更高。本文的研究可为离散粒子群算法的推广以及遥感水体提取方法的选择提供参考。     

分布式遥感模型库的构建及其运行机制

波谱特性是地物目标的基本特性之一,是定性、定量遥感的基础。我国新一代地物波谱库建设以目标地物结构、波谱、知识库、模型库的相互配套为特色,旨在解决以前地物波谱库建设和使用中存在的一些问题,使地物波谱库在空间信息产业化过程中发挥更大的作用。论述了遥感模型库在新一代波谱数据库中的地位和作用,并就遥感模型库的组成、网络环境下的体系结构与开发技术,以及波谱知识库和元数据支持下的遥感模型库运行机制进行了探讨。提出基于网络的三层分布式遥感模型库体系结构和基于组件的模型库构建方法。同时还根据遥感模型库建设的具体情况,讨论了遥感模型方法元数据,并提出基于元数据的遥感模型库管理和运行机制。上述设计思想保证了遥感模型库具有动态的扩充机制和较强的代码可重用性,使模型库能够得到及时更新和扩充,从而保持库的先进性与实用性。     

淤泥质潮滩湿地类型遥感识别分类方法与应用

依据江苏盐城国家珍禽自然保护区淤泥质潮滩湿地影像特征,快速提取高精度潮滩湿地地物信息对湿地生态保护具有重要的意义。本研究以2010年TM影像为数据源,针对海滨湿地植物覆被类型复杂,以及湿地植物类型之间的生态交错带信息难以识别等问题,综合运用植被NDVI指数、波段反射率特征、环境特征和生态条件,逐级分层分类及人工选取阈值等方法,较好地解决了淤泥质潮滩湿地分类问题。结果表明,与同一时期的监督分类相比较,在识别植被交错带植被覆被类型和零星分布的植被斑块的类型方面更具优势,分类精度有明显提高。通过ROI训练区,选取了3126个包括所有类型的样本进行精度检验,分类精度达到95.87%。该方法弥补了单一分类方法的不足,对快速、高精度地提取淤泥质潮滩地物类型具有重要的参考价值和实践意义。