由于数据获取过程中易受到环境或传感器分辨率等因素的影响,混合像元普遍存在于高光谱遥感图像中。混合像元的存在限制了高光谱图像的空间分辨率,因此,如何有效确定混合像元内地物具体空间分布问题以实现高光谱图像亚像元级的分类,即亚像元定位问题,成为国内外学者研究的热点问题之一。现有的亚像元定位算法大都只考虑呈面状分布的地物,对混合像元内部其他空间分布特征研究的比较少,且对于实际应用的效果有待提高,本文主要针对该问题,对高光谱图像中含线特征的混合像元进行判断,并对不同空间分布的混合像元采取分而治之的定位算法,以提高遥感图像亚像元定位精度。主要研究内容包括:(1)针对目前亚像元定位中缺乏不同空间分布特征相关研究的问题,本文提出一种基于完备直线集的线特征探测方法。该方法首先通过光谱解混技术确定典型线状地物分布及含线特征的混合像元,然后基于完备直线集的最大线性指数方法确定其余含线特征的混合像元。实验结果表明该方法无论从线特征判断的准确性还是时间效率方面都得到了提升。(2)针对基于模板匹配的含线特征混合像元的定位问题,本文分别研究了模板选择的方法和亚像元定位流程。在相关系数选择模板的基础上,提出了两种新的模板选择方法:①对含线特征混合像元八邻域拟合直线进一步确定模板,在一定程度上缩小了模板选择的范围;②为避免模板选择的不确定性,对含线特征混合像元八邻域及模板分别进行直线拟合,计算直线相关性,得出最佳模板。通过分析基于模板匹配的亚像元定位算法存在的问题,提出了基于改进模板匹配的线特征亚像元定位算法。进一步地,为了避免模板匹配算法对线特征混合像元定位的影响,本文提出了改进的直线拟合亚像元定位技术,相对于基于模板匹配的亚像元定位算法提高了地物分类精度且算法的效率有所提升。(3)提出了一种基于地物空间分布的亚像元定位算法,采用对线面特征地物进行分而治之的定位策略,将线特征混合像元定位算法与基于线性优化的而特征地物定位方法有效结合,以提高亚像元定位精度。仿真数据和真实数据的实验结果表明,所提出的基于完备直线集的线特征探测算法不仅能够在较短时间内实现亚像元级地物线特征的判断,而且计算复杂度低;所提出的含线特征混合像元亚像元定位算法能有效提高定位精度,不仅保证了线特征地物的连通性且对混合像元内其余地物也进行了定位;所提出的线面结合的亚像元定位框架,不仅考虑了线状地物的亚像元定位也考虑了面状地物的亚像元定位,从而在保证线面地物空间特征的基础上提高了定位精度。