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遥感影像可变多组分光谱混合分析方法研究

张璎璎  
【摘要】: 中分辨率遥感影像(TM/ETM+数据等)在城市研究中使用广泛,但城市地物复杂,具有强烈的空间异质性,所以城市中分辨率遥感影像中存在着大量的混合像元。混合像元使基于像元级的传统遥感研究方法(监督分类、非监督分类)遇到了困难,分类精度往往达不到实用要求。为提高中分辨率遥感影像在城市研究中的应用,必须解决混合像元分解的问题。 以长沙市城区为实验区,针对中等分辨率遥感影像在城市中存在的混合像元问题,探讨子像元尺度上混合像元分解方法。以植被-非渗透面-土壤(Vegetation-Impervious surface-soil, V-I-S)模型为基础,探讨基于分区的可变多组分光谱混合分析法,并研究这种方法与基于像元的可变多组分光谱混合分析法在混合像元分解中的优势与不足。主要研究工作包括: (1)结合监督分类和可变多组分混合分析法,探讨基于分区的可变多组分光谱混合分析方法,在ENVI4.1和IDL6.1的软件环境中开发实现,对实验区做混合像元分解,得到四种分量图。 (2)将基于像元的可变多组分光谱混合分析法应用到实验区,做混合像元分解,得到植被、低反射率、高反射率和土壤四种分量图。 (3)以V-I-S模型为基础,结合研究区域实际情况,选择合适的组分。采用组分优化选择方法,先对图像做最小噪声分离变换(Minimum Noise Fraction Rotation, MNF Rotation)进行数据降维,然后利用纯净像元指数(Pixel Purity Index, PPI)筛选出纯净度较高的像元,采用交互式的方法选择纯净像元作为组分。 (4)对分类结果做精度评定,并探讨基于像元和基于分区的可变多组分光谱混合分析法在城市研究应用中的优势和不足。并进一步说明可变多组分光谱混合分析法在解决混合像元分解方面的优越性。 (5)指出基于分区的可变多组分光谱混合分析的优势及存在问题,并提出可变多组分光谱混合分析在城市研究的进一步发展方向。


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