混合像元分解方法的研究

混合像元是遥感领域研究的热点,也是难点。混合像元问题不仅影响地物识别和分类精度,而且是遥感技术定量化发展的重要障碍。为了提高遥感应用的精度,就必须解决混合像元的分解问题。该文首先介绍了混合像元的产生机理,然后阐述了时下几种流行的混合像元分解模型：线性模型、概率模型、几何光学模型、随机几何模型和模糊分析模型,并对其中几种常用模型的优缺点及其适用性进行总结和讨论．对不同模型之间的相似和差异性进行比较分析。     

混合像元分解方法的研究

混合像元是遥感领域研究的热点,也是难点。混合像元问题不仅影响地物识别和分类精度,而且是遥感技术定量化发展的重要障碍。为了提高遥感应用的精度,就必须解决混合像元的分解问题。该文首先介绍了混合像元的产生机理,然后阐述了时下几种流行的混合像元分解模型:线性模型、概率模型、几何光学模型、随机几何模型和模糊分析模型,并对其中几种常用模型的优缺点及其适用性进行总结和讨论,对不同模型之间的相似和差异性进行比较分析。     

结合空间光谱预处理和约束非负矩阵分解的高光谱图像混合像元分解

目的 混合像元问题在高光谱遥感图像处理分析中普遍存在,非负矩阵分解的方法被引入到高光谱图像解混中。本文提出结合空间光谱预处理和约束非负矩阵分解的混合像元分解流程。方法 结合空间光谱预处理的约束非负矩阵分解,如最小体积约束、流行约束等,通过加入邻域的空间和光谱信息进行预处理获得更优的预选端元,从而对非负矩阵分解的解混结果进行优化。结果 在5组不同信噪比的模拟数据实验中,空间预处理（SPP）和空间光谱预处理（SSPP）均能够有效提高约束非负矩阵分解（最小体积约束的非负矩阵分解和图正则非负矩阵分解）的解混结果,其中SPP在不同信噪比的情况下都能优化约束非负矩阵分解的结果,而SSPP在低信噪比的情况下,预处理效果更佳。利用美国内华达州Cuprite矿区数据进行真实数据实验,SPP提高了约束非负矩阵分解的解混精度,而SSPP在复杂场景下,解混精度更佳。模拟数据和真实数据的实验均表明,空间光谱预处理能够有效地提高约束非负矩阵分解的解混精度,特别是对于信噪比较低的情况下,融合空间和光谱信息对噪声有很好的鲁棒性。结论 本文对约束非负矩阵分解的解混算法添加空间光谱预处理,利用高光谱遥感数据的空间和光谱信息,优化预选端元,加入空间光谱预处理的非负矩阵解混实验流程,在复杂场景情况下,对噪声具有较好的鲁棒性。     

端元约束下的高光谱混合像元非负矩阵分解

提出一种端元约束条件下的非负矩阵分解方法来自动反演混合像元组分。以端元光谱之间的差距为约束条件,使得目标函数综合了影像的分解误差和端元光谱的影响,并以最大后验概率方法导出了限制性非负矩阵分解的迭代算法。成像光谱数据实验结果表明该方法能够自动提取影像的端元光谱矩阵与组分信息,且分解精度比IEA方法高。     

基于线性光谱混合模型的油菜种植面积遥感监测方法研究

利用中低分辨率卫星影像进行油菜面积提取时,需要考虑混合像元产生的影响,以提高面积提取的精度。本文以2009年湖北省潜江市油菜种植面积为例,利用中巴地球资源卫星(CBERS-02B)遥感影像,选取线性光谱混合模型进行油菜种植面积的分解计算研究,将结果与基于GVG(GPS、VIDEO、GIS)农情采样系统得到的结果进行对比分析,面积提取精度为97.43%。表明线性光谱混合模型能够高精度地提取油菜的种植面积,不失为一种很好的监测油菜种植面积方法。     

基于混合像元分解的薄云下光学遥感图像恢复方法

云遮挡是限制光学遥感卫星对地观测能力的主要因素之一。针对薄云下光学遥感图像的图像恢复问题,首先将云对光谱观测值的影响在线性混合像元模型中显性地加以表达,提出了针对云特性的改进型线性混合像元模型;其次给出了两种基于混合像元分解的图像恢复方法、直接消除法与丰度调整法;最后分别在两种混合像元分解算法与两种图像恢复方法,即VCA（顶点成分分析）算法/MDC-NMF(最小距离限制的非负矩阵分解)算法与直接消除法/丰度调整法的不同组合下,分别利用模拟数据和真实数据,对相关方法的图像恢复能力和图像恢复效果进行了定性和定量分析。实验结果表明,MDC-NMF算法与丰度调整法的组合处理能够获得最佳的图像恢复效果。     

基于线性光谱模型的混合像元分解方法与比较

线性光谱模型是目前解决城市中等空间分辨率遥感(如Landsat)中存在的混合像元问题的简单、有效的策略。本实验以广州区域为研究区,利用ENVI/IDL影像处理和开发平台对4种混合像元线性光谱分解方法进行了对比,即无约束条件法、带部分约束条件法、普通带全约束条件法和带全约束条件的可变端元法。结果表明,普通带全约束条件法和带全约束条件的可变端元法的分解结果比无约束条件法和带部分约束条件法的分解结果合理,均方根误差明显要小;同时,带全约束条件的可变端元法要优于普通带全约束条件法。光谱归一化处理则对不同分解方法带来不同的影响,应依据实际需要采取合适的光谱处理方式。     

基于灰神经网络理论的混合像元分解方法研究

混合像元的存在是影响识别分类精度的主要因素之一。把灰色系统理论与神经网络理论结合起来,提出了一种新的分解模型,对由ＴＭ影像退化生成的模拟数据进行分解的结果表明,使用该模型在分解混合像元时能得到很高的精度。     

基于RBF神经网络的混合像元分解

介绍了高光谱遥感技术中混合像元的概念,可以通过分析高光谱遥感光谱曲线,来确定混合像元的地物组成类别和比例,实现混合像元分解的目的.阐述了基于RBF网络进行混合像元分解的方法,并采用模拟遥感数据进行了仿真实验,验证了这种方法的有效性.     

一种端元可变的混合像元分解方法

混合像元线性分解是高光谱影像处理的常用方法，它使用相同的端元矩阵对像元进行分解，其结果是分解精度不高。为此提出了一种端元可变的混合像元分解方法，在确定端元矩阵时，首先考察混合像元与端元的光谱相似性，结合地物空间分布特点，实现了可变端元的混合像元分解。试验结果表明，该分解方法分解精度优于传统线性模型，符合实际情况。     

高光谱遥感图像的单形体分析方法

将n个波段的高光谱图像像元与n维空间里的散点联系起来，结合凸体几何中单形体概念研究高光谱遥感图像纯净像元提取方法，实现图像的地物精确分类识别及像元波谱分解。寻找高光谱遥感图像n维空间里的单形体并认知分析单形体是该研究方法的重要环节。通过MNF(minimum noise fraction)变换和PPI(pixel purity index)计算技术寻找到单形体，基于单形体进行像元分解分析单形体，并结合应用实例和SAM(spectral angle mapper)分类技术完成高光谱图像地物精确分类制图，验证了该研究方法的可操作性。该研究方法的优点在于不需要用户提供地物波谱信息，用于制图和波谱分解的终端单元可由图像本身得到，并由用户控制分类制图和波谱分解的详细程度。     

用于遥感图象分类的神经网络的构造

径向基子数神经网络和多层感知器神经网络具有相似的拓扑结构,它们大都用于目标的分类。对两种模型进行了比较,提出了一个构造径向基函数神经网络分类器的有效方法,并把构造的分类器用于遥感图象的分类实验,取得了比较好的结果。     

高光谱图像非线性解混方法的研究进展

由于空间分辨率的限制,高光谱遥感图像中存在大量混合像元,对混合像元的解混是实现地物精确分类和识别的前提。与传统的线性解混方法相比,非线性解混方法在寻找组成混合像元的端元以及每个端元的丰度时具有较高的精度。分析了光谱非线性混合的原理,总结了近年来提出的非线性解混算法,重点对双线性模型、神经网络、基于核函数的非线性解混算法以及基于流形学习的非线性解混算法进行了介绍和分析。最后总结了混合像元非线性解混未来发展的趋势。     

基于数据流的TIN迭代滤波算法

通过机载LiDAR数据滤波获取地面信息是机载LiDAR数据的一项重要且基本的应用。基于现行的滤波算法都有一定的应用局限,本文提出了一种基于数据流的TIN滤波算法。该方法基于流的思想,首先对机载LiDAR数据进行点流的空间结点化,之后在构建Delaunay三角网的同时,进行插入点判断。通过试验区数据的滤波验证,此算法能够较好地滤除地物点,保持地形;提高了滤波效果的同时,在算法效率上还占有一定优势。     

基于神经网络的遥感图像海陆语义分割方法

针对海陆语义分割中陆地、码头形状多样,背景目标复杂等情况造成的像素分类错误、边界分割模糊等问题,提出了一种新的基于深度卷积神经网络的遥感图像海陆语义分割方法。该方法以端对端的训练方式实现了对目标的逐像素分类,为了解决海陆分割中像素分类错误,设计以不同尺度图像为输入的三个并行的编码结构,通过融合不同尺度的特征图,丰富特征代表算子的语义信息,增大像素分类准确率。为了解决海陆分割中边界分割模糊,通过设计能够融合编码结构中低层精细位置信息的解码结构,对特征图进行更加精确的上采样,恢复像素的密集位置信息,提高海陆分割准确度。为有效验证所提网络框架的优势,构建了海陆分割数据集HRSC2016-SL进行算法性能比较。与最新的语义分割算法相比,所提算法取得了更好的分割结果。     

Citrus Recognition Methods of Hyperspectral Remote Sensing Image based on Spectral Unmixing Model

In order to monitor the citrus planting information timely and accurately,We take Huichang County of Jiangxi Province as the research area,using EO\|1 Hypersion hyperspectral remote sensing (HRS)image as a datasource to build a citrus recognition methods of hyperspectral remote sensing image based on spectral unmixing.First of all,the EO\|1 Hyperion hyperspectral remote sensing image has 242 bands,and it has a wide spectrum rang.It can extract the spectral curve of typical objects in the study area,which is based on the image pre\|processing including the band selection,the atmospheric correction and so on.Then,we use the fully constrained linear spectral mixture model of spectral unmixing to decompose the mixed pixels of the image,and then extract the abundance value of citrus.Finally,we construct the relationship between citrus abundance and the actual cultivation of citrus based on the high resolution remote sensing image.The results indicated that the unavoidable error in the extraction of the typical objects and the differences of the citrus canopy coverage can lead to the corresponding relationship between the citrus plant accurate identification and the citrus abundance threshold value.Under the condition of repeated experiments,the study area of citrus abundance thresholds in the range of 0.30~0.45,the overall accuracy can reach more than 90%,and it can meet the requirements of identification of citrus.     

基于深度神经网络的遥感图像分类算法综述

准确、高效的遥感图像分类是遥感图像解析的重要研究内容之一。近年来,随着机器学习技术的发展,深度神经网络日渐成为一种有效的遥感图像分类处理方法。分析了遥感图像分类目前存在的一些问题,并简要阐述了几种典型的深度神经网络的原理结构;然后根据遥感图像分类的研究现状和深度神经网络对遥感图像分类的研究现状,总结了深度神经网络在遥感图像分类技术应用中的发展趋势。     

基于遥感数据光谱和空间特征的边缘提取方法

传统的边缘检测算子(Sobel、Robert、Prewitt、Kirsch、Gauss—Laplac等算子)主要是通过图像空域特征微分，建立不同结构的模板完成高分辨率遥感图像的边缘提取。而高分辨率遥感数字图像包括了空间域和光谱域两种信息，借助这两种特征信息提高提取城市边缘的信息精度已经成为当前算法开发的基本思路。本研究采用了“象元替换”的思想设计光谱分解和边缘检测的算子模板步骤，综合了图像的光谱特征和空间特征信息。研究结果表明，这种方法有效地提高了城市遥感数据边缘信息的提取精度，同时还具有方法简便、计算速度快的特点。     

基于元胞自动机模型的遥感图像亚像元定位

由于遥感图像中普遍存在混合像元,因此传统分类方法得到的结果通常会存在较大误差,应用混合像元分解技术,虽然可以得到混合像元中各端元组分的丰度,但是却不能得到各端元组分的空间分布状态,而亚像元定位则是在混合像元分解的基础上,将混合像元剖分为亚像元,再利用端元组分的丰度及像元空间分布的特点,将亚像元赋予不同端元组分来得到各端元组分的空间分布情况,以提高遥感图像分类的精度。为了更好地解决亚像元定位问题,结合亚像元定位的理论模型,提出了一种新的元胞自动机模型,并通过模拟数据和实际数据对该模型进行了检验,结果表明,该模型是一种简单有效的解决亚像元定位问题的方法。