采用目标端元修正的高光谱混合像元盲分解

针对非负矩阵盲信号分离(NMF)用于混合像元分解易陷入局部极小值的不足,将非监督端元提取与盲分解方法相结合,构建了一种基于目标端元修正的混合像元盲分解模型(ATGP-NMF)。ATGP-NMF模型利用非监督正交子空间投影算法(ATGP)和非负最小二乘法(NNLS)获取NMF盲分离的初始值,然后将获得初始目标端元光谱与丰度输入NMF模型,通过迭代运算不断逼近优化目标而得到最终的端元光谱和端元丰度。为了检验模型对于各类数据的有效性和适用性,将ATGP-NMF与传统NMF分别应用于模拟仿真数据、室内控制数据和真实遥感影像3类实验数据进行分析验证。结果表明,ATGP-NMF模型具有较好的适用性,在没有先验信息、先验信息很少,以及纯像元假设不存在情况下都能较好地分解混合像元,且能够更好克服局部极小问题,提高混合像元分解的精度。     

结合SOM神经网络和混合像元分解的高光谱影像分类方法研究

本文对SOM神经网络算法进行改进,在标类的过程中采用3个策略加以控制,对初始产生的自组织映射图进行调整。通过改进,那些映射到可靠神经元的像素得到了很好的分类,而那些映射到不可靠神经元的像素都被作为不可分像元而提取出来。继而,从混合像元分解的角度来对这些不可分像元进行处理,按类型分解的思想确定混合像元的类别,实现对不可分像元的分类。将SOM神经网络和混合像元分解相结合的分类方法应用于高光谱图像的分类中,通过实验表明了该方法能较好地改善分类效果,提高分类精度。     

压缩感知和万有引力模型相结合的高光谱混合像元分解

高光谱影像虽然具有较高的光谱分辨率,但因其空间分辨率低而普遍存在混合像元。混合像元分解是高光谱遥感应用的重要研究内容,包括端元提     

基于改进BP神经网络的遥感影像混合像元分解

提出了一种基于改进BP神经网络的混合像元分解模型,通过加入动量项和变步长法对标准BP算法进行改进。利用该模型对多光谱遥感影像进行了处理分析,与一般BP分解模型进行比较后证明：改进的BP神经网络模型具有正确率高,自适应能力强的优点。     

高光谱端元自动提取的迭代分解方法

混合像元线性分解技术是进行高光谱影像处理的常用方法,应用这种方法的一个主要问题是难以有效、自动地确定影像的端元光谱。利用非监督的方法快速自动提取高光谱遥感图像的端元光谱是解决这个问题的主要技术手段。根据迭代误差分析思路,通过对线性混合像元模型分解的误差传播分析后,得到了端元选择的约束条件。结合端元存在的空间信息,自动提取出端元光谱并进行了混合像元分解。利用不同地区、不同传感器的高光谱数据实例测试了该文的方法,分析和讨论了选择迭代初始值与参数阈值的敏感性问题。研究结果表明此方法可以自动提取端元光谱,并且精度较高。     

基于混合像元分解与EM算法的中低分辨率遥感影像变化检测

中低分辨率遥感影像中广泛存在的混合像元极大地限制了变化检测结果的精度。基于混合像元分解技术,能够深入到像元内部,比较不同端元的组成分差异影像,然后获取亚像元级别的变化信息。如何从差异影像中确定合适的变化阈值,从而准确地判断变化是否发生,是一个难点问题。在高斯模型分布假设的情况下,采用最大期望法（expectation maximization,EM）自动提取最佳阈值,完成自适应的变化检测过程。选择了两种典型的阈值选择方法与该方法进行比较,结果证明基于EM的自适应变化检测方法可以更准确地提取变化信息,具有较好的稳健性。     

混合像元分解技术及其进展

混合像元分解模型是定量遥感研究的重要组成部分,为各种地学应用提供了更精细的亚像元级地物信息,这一领域受到国内外学者们广泛关注。本文围绕混合像元分解研究的4个核心问题——光谱混合模型、端元提取、模型反演方法以及解混精度评估,总结了近20年来混合像元分解的重要研究进展,分析和介绍了典型算法模型的原理和思路。进一步阐述了现有研究在一些关键问题上存在的不足,如目前仍缺乏公认的线性和非线性模型的选择判据、已有的混合像元分解模型无法抑制由端元光谱相关造成的共线性问题。最后总结了混合像元分解未来的发展趋势和值得探索的研究方向。如结合辐射传输模型和地面试验,定量分析多次散射的影响机制,以及结合克服共线性的统计回归模型。     

最小光谱相关约束NMF的高光谱遥感图像混合像元分解

提出了一种最小化光谱相关度约束的非负矩阵分解方法。该方法根据高光谱遥感图像中端元之间具有不相关性这一特点,提出了一种光谱相关度函数。该函数度量光谱之间的相关程度,函数值越小,光谱间的相关度越小。通过联合最小化光谱相关度函数和非负矩阵分解误差函数,使获得的光谱之间具有最小的相关性,从而获得端元光谱以及组分图。模拟实验和真实实验证明了算法的有效性。     

利用高光谱混合像元分解估测喀斯特地区植被覆盖度

以Hyperion高光谱影像为数据源,以植被、裸土、裸岩作为喀斯特地区典型地物,利用纯净像元指数方法从影像中提取这3类地物的端元,然后利用匹配滤波(MF)和混合调谐匹配滤波(MTMF)混合像元分解的方法对喀斯特地区的植被覆盖度进行了估测。结果表明:MTMF方法反演得到的喀斯特地区植被丰度与实测植被覆盖度之间的最大偏差为0.15,确定系数R2为0.78,均方根误差RMSE为9.18,MTMF植被覆盖度提取的结果明显优于MF,故MTMF方法反演得到的喀斯特地区植被丰度准确地代表了地表真实植被覆盖情况。研究表明,MTMF方法对喀斯特地区植被覆盖度的估测具有更高的精度及可靠性,具有广阔的应用前景。     

高光谱与多角度数据联合进行混合像元分解研究

混合像元问题是定量遥感的主要障碍之一。将混合像元问题归结为类内与类间像元混合两类，并对类内混合像元分解问题加以研究。混合像元分解的关键在于确定组分光谱，确定组分光谱的方法很多，但大多数方法基于以下假定，即从图像本身可以找到纯组分光谱，然而这一假定对于类内混合像元分解问题来说很难成立。提出采用高光谱与多角度相结合的方法，利用几何光学模型和线性光谱混合模型进行类内混合像元分解。即首先利用多角度数据反演几何光学交互遮蔽(GOMS)模型获得组分光谱，再对高光谱数据进行组分光谱分解。由于该方法直接从混合光谱产生的机理出发，因而更容易获得真正的亚像元信息。为减小反演误差，反演过程中采用改进的多阶段的反演策略，并充分利用多角度图像本身提供的先验信息。用BORE—AS试验获取的高光谱与多角度数据所作的研究表明，该方法可以获得比较理想的分解结果。     

面向线性光谱混合分解的邻域像元集螺线型构建方法

高时间分辨率遥感影像在地表景观破碎区域易形成混合像元,难以发挥其高时间维度优势。现有方式多是基于线性光谱混合模型,借助邻域像元所构成的像元集合组成线性方程组,求出组分光谱值的最小二乘解,提高其空间分辨率。然而,现有方法依赖窗口形式来构建邻域像元集合,在某些区域易造成方程组无解的欠定问题。本文在分析其问题原因的基础上,引入阿基米德螺线代替传统的矩形窗口,对邻域各像元依次遍历,构建空间邻近、组分相近的邻域像元集合来解决该问题。在GlobeLand 30数据上的试验表明,螺线型构建方法对5种混合尺度上多种类型地物均具有稳定的精度,与传统窗口构建方法相比,可从构建邻域像元集合方面将总体理论精度提高2%,分解结果精度提高近1个数量级。     

精密单点定位技术在中小比例尺地形测绘中的应用

综述了国内外精密单点定位技术的研究现状,针对新疆1∶10000基础测绘的特点,结合精密单点定位技术在基础测绘中的实际应用情况,具体分析精密单点定位技术应用于基础测绘的可行性及其定位精度.     

基于混合像元分解的水体遥感图像去云法

大型内陆水体的遥感图像中往往存在着不均匀薄云或者是气溶胶的影响，由于种种原因，传统的大气辐射校正算法无法消除这种不均匀影响，这就给遥感图像的大气校正带来了很大困难。由于水体属于低反射率地物，这种薄云或者气溶胶的不均匀性带来的误差，极大地降低了水体遥感图像的信噪比，进而影响水体信息遥感提取精度。根据部分太湖地区的遥感图像和地面实测数据，作者以一种新的思路来尝试解决这个问题。该方法充分考虑了水气环境的特点，把水体像元光谱看作水、污染物和气溶胶（薄云）等光谱的混和。基于混合像元模型，该方法有效地消除了薄云和气溶胶的影响，可使我们通过遥感手段更加精确地提取水质信息。     

顾及混合像元分解的遥感图像光谱模拟

基于尺度下降理论,利用高时间分辨率的MODIS遥感影像数据,结合同时间段高空间分辨率的ETM+遥感影像及其分类数据,应用混合像元分解技术,获得了不同时间段的MODIS子像元类别反射率数据。通过类别反射率与像元反射率间的关系模型,以原有的ETM+影像的像元反射率和时间序列的类别反射率,模拟出具有高时间分辨率与高空间分辨率特征不同时间段的模拟影像,实现了遥感影像地物类别反射率在时间上和空间上的细化。通过计算模拟影像与真实影像的相关系数,以及比较模拟影像与真实影像生成的NDVI影像,验证了该方法的有效性。     

基于支撑向量机概率输出的高光谱影像混合像元分解

提出利用支撑向量机(SVM)后验概率来分解高光谱影像的混合像元,通过支撑向量机的输出值转化为两两配对的后验概率,再由两两配对的概率值求得多类后验概率,并以像元所属类别的后验概率作为地物的组分信息。实验结果表明,该方法能较好地估计出混合像元的组分比。     

IDL寻优函数在混合像元分解中的应用

以东华理工大学抚州校区及附近区域为研究区,采用线性光谱混合模型进行混合像元的分解。对线性光谱混合模型采用两种方法进行解算:一种是全约束最小二乘法;另一种是IDL自带的寻优函数来实现非负最小二乘法,并通过归一化使得总和为1,结果表明后者优于前者。     

点云中混合像元的探测与剔除算法

针对地面三维激光扫描仪扫描过程中产生混合像元的问题,通过对混合像元产生原理和相关特性的分析,提出了一种用于探测和剔除混合像元的算法,并且编制相应的计算机程序予以实现。同时以球体作为实验扫描对象,用混合像元剔除算法对扫描过程中产生的混合像元予以剔除,并比较了混合像元剔除前后点云拟合模型与实际物体在尺寸上及拟合精度的差异,从而验证了该算法的有效性和实用性。混合像元探测与剔除算法可以为后期进行的点云配准、特征提取和曲面建模等工作提供更精确的点云。     

利用线性混合模型进行高光谱混合图像分解

简述了混合像元及线性模型的基本理论,介绍了线性光谱模型进行分解的步骤,以具体实例实现应用线性混合模型对高光谱混合影像的分解。