基于二次散射的高光谱遥感图像光谱非线性混合模型

高光谱遥感图像(简称高光谱图像)的空间分辨率通常较低,混合像元现象严重.为了提高图像的分类精度,必须计算出混合像元内每种纯地物所占的比例(丰度).然而,受实际地物间复杂关系和大气散射的影响,高光谱图像像元内的光谱混合都是非线性的,这就使得传统的基于线性光谱混合模型的解混精度难以满足要求.为此,定义了广义的非线性混合模型,提出了一种基于二次散射的非线性混合模型——二次散射模型(secondary scattering model,SSM).通过对模拟数据和AVIRIS实际数据的解混实验表明,相对于传统的线性光谱解混,基于该模型进行光谱解混得到了更精确的分类结果.     

基于二次散射非线性混合模型的矿物填图方法

传统的遥感地质填图方法较少考虑到一个像元中多种地物共生存在的情况,因此所填图件难以反映矿物的分布特征。针对线性混合模型解混精度不高的问题,使用二次散射非线性混合模型对高光谱数据进行光谱解混,并在此基础上,提出了k(k≥2)类地物的填图规则。采用美国内华达州Cuprite地区AVIRIS数据进行填图实验,将其结果与Clark等的填图结果进行对比。实验结果表明:与线性模型的矿物填图相比,基于二次散射非线性混合模型所填图件更加接近矿物的真实分布;使用k(k≥2)类矿物填图规则的填图结果细节丰富,与Clark等人的填图结果吻合度高。