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棉花遥感识别的混合像元分解研究

刘学  
【摘要】: 针对目前遥感图像中存在大量混合像元的情况,如何从混合像元中识别与提取棉花是新疆乃至全国棉花遥感监测中亟待解决的问题。基于此,作者对混合像元分解理论进行了研究,结合新疆棉花种植造成混合像元的实际,选择了线性光谱混合模型分解混合像元。关于端元,可以从图像提取,也可以来自野外或实验室光谱测量;图像中提取的端元称图像端元,实验室或野外测量的称参考端元。参考端元是一种标准波谱,大气和光照条件对其影响很小,本文中选择利用参考端元分解混合像元。由于遥感图像得到的是卫星高度的DN值,必须反演为地面反射率,才能与参考端元匹配分解混合像元。文中利用6S软件对遥感图像进行大气校正,把遥感图像的DN值反演为地面反射率。在以上工作的基础上,利用ERDAS IMAGINE软件的Modeler模块编制了混合像元分解的图形模型,顺利实现了试验地块的混合像元分解。 一年来,查阅了大量国内外文献资料,在认真学习、分析、总结许多科研工作者经验的基础上,在导师与其他老师热情指导帮助下,通过严谨的科研态度、努力的工作精神,完成了预定的研究内容。现在总结如下: (1)通过对几种混合像元分解模型分析比较,结合实验点棉花种植的实际情况选定建模简单,物理含义明确的线性光谱混合模型来分解混合像元。目前混合像元分解方法有线性光谱混合模型、几何分析模型和模糊分析模型等,这些模型各有优点和适用范围。其中,线性光谱混合模型因构模简单,物理含义明确等优点,在信息提取、土地覆盖分类、水污染遥感评价及地表组分温度反演中得到了广泛的应用。 (2)利用地面测量获取端元光谱值,同时对遥感图像进行大气校正处理。地面测量的光谱是连续的,而TM图像光谱是分波段的,为了与TM图像有相同的波段,在ENVI中,把光谱仪测量的端元光谱生成光谱库文件,然后把光谱库文件重采样为TM波段即可。利用6S软件对TM图像进行大气校正,6S软件中,除了一些已知的参数之外,合理估计那些未知的参数,比如,大气参数,为混合像元分解做好准备。 (3)利用ERDAS IMAGINE的Model Maker模块编制了线性光谱混合模型分解混合像元的图形程序,实现实验地块的混合像元分解,用实测的地物种植面积对分解结果进行检验。模型生成器(Modeler Maker)是一个面向目标的模型语言环境,在这个环境中,我们可以应用直观的图形语言在一个页面上绘制流程图,并定义图形分别代表输入数据、操作函数和输出数据。采用随机抽取部分像元的方式对分解结果进行精度检验,经检验,最大误差是0.09。对不同地块中棉花的种植面积进行提取,经实际测量的棉花面积检验,精度大于等于90%。


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