【摘 要】
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土地覆被/土地利用图是许多资源环境模型重要的基础数据，遥感分类技术已成为快速获取大范围土地覆被/土地利用图的普遍手段。当地物空间变异频率大于传感器采样频率时，影像中必然会产生包含多种地物的混合像元。在遥感分类过程中，传统硬分类方法仅赋予每个像元一种地物类别，在处理混合像元时会造成结果的不准确。软分类方法(也称混合像元分解)被提出用于获取混合像元内部各地物的类别比例，却无法指定各地物类别在混合像元内
【机 构】
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河海大学地球科学与工程学院,江苏南京,211100;中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家实验室,北京,100101
【出 处】
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2016中国地理信息科学理论与方法学术年会
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土地覆被/土地利用图是许多资源环境模型重要的基础数据，遥感分类技术已成为快速获取大范围土地覆被/土地利用图的普遍手段。当地物空间变异频率大于传感器采样频率时，影像中必然会产生包含多种地物的混合像元。在遥感分类过程中，传统硬分类方法仅赋予每个像元一种地物类别，在处理混合像元时会造成结果的不准确。软分类方法(也称混合像元分解)被提出用于获取混合像元内部各地物的类别比例，却无法指定各地物类别在混合像元内部的具体位置。因此，遥感超分辨率制图(也称亚像元制图或亚像元定位)技术被提出用于进一步解决混合像元的分类问题。
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