【摘 要】
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高光谱遥感能够在电磁波谱的紫外、可见光、近红外和短波红外区域获取上大量的连续光谱数据,具有高光谱分辨率、图谱合一、光谱连续成像等特点.然而,由于空间分辨率的限制、以及地物分布复杂多样,高光谱遥感影像中存在大量混合像元.如何有效识别混合像元中的地物及确定其分布情况成为提高高光谱遥感应用精度的关键问题之一.混合像元分解技术是解决这一问题的有效途径,也是当前高光谱遥感影像处理的研究热点.本文针对传统方法
【机 构】
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武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室 湖北省武汉市珞喻路129号 430079
【出 处】
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第三届全国成像光谱对地观测学术研讨会
论文部分内容阅读
高光谱遥感能够在电磁波谱的紫外、可见光、近红外和短波红外区域获取上大量的连续光谱数据,具有高光谱分辨率、图谱合一、光谱连续成像等特点.然而,由于空间分辨率的限制、以及地物分布复杂多样,高光谱遥感影像中存在大量混合像元.如何有效识别混合像元中的地物及确定其分布情况成为提高高光谱遥感应用精度的关键问题之一.混合像元分解技术是解决这一问题的有效途径,也是当前高光谱遥感影像处理的研究热点.本文针对传统方法所面临的累积误差、端元可变、高度混合数据等问题,提出了基于稀疏成分分析的混合像元盲分解方法,并简单介绍了其基本思想。通过稀疏假设以及交替迭代的更新策略,地物分布的稀疏结构可以最大程度保留。在与传统的光谱分解方法进行实验对比和分析中,稀疏成分分析在光谱分解中的优势和潜力得到了充分体现。
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本文主要介绍了亚像元变化检测的各种方法的优势与不足,在利用传统的空间吸引力模型和像元置换等算法进行亚像元定位时,只考虑了局部空间最大化而未考虑全局影像的结构信息;为了融入全局影像的结构信息,产生了基于遗传算法的亚像元定位方法和基于BP神经网络的亚像元定位方法,但由于缺乏定位影像的先验信息,仍然无法达到理想的精度;为了解决缺乏先验信息的欠定问题,产生了基于正则化的亚像元定位方法,通过加入定位影像地表
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近几年,形态学成份分析作为一种空间信息提取技术而广泛应用于遥感图像分类等应用中.然而,传统的形态学成份分析只是把图像分解成卡通和纹理成份,而忽视了在遥感图像中还包含了各种不同类型的纹理特征.因此本文在传统形态学成份分析的基础上,提出了一种多形态学成份分析方法,该方法可以基于不同的纹理特征,从而把一幅遥感图像分解成多对形态学成份,使得每一对形态学成份代表了一种特定类型的纹理特征.
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