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针对遥感影像在南方丘陵地区典型植被丰度信息提取中存在的大量混合像元问题,为进一步提高线性解混精度,通过计算像元EVI值,构建了Landsat 8时间序列影像南方典型植被（端元）和混合像元的EVI时间序列曲线,分析了不同生育期内各种地物类型的植被指数变化曲线,发现不同地物在植被指数时间序列中具有各自独立的波动规律。选取多个端元及其EVI时间序列曲线,利用光谱匹配方法对匹配EVI时间序列曲线和多个端元进行了匹配,达到利用不同端元组合进行光谱解混的目的。试验结果表明,与传统方法相比,阔叶林解混精度有明显提高,针叶林解混精度也有所提高。该研究成果可以为南方丘陵地区植被环境的研究提供有力支撑。 相似文献
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针对无约束最小二乘混合像元分解算法提取地物端元丰度出现的局限性问题,通过野外实地采集的地物光谱数据建立研究区典型的地物波谱库,以Landsat OLI影像作为主要数据源,在经过Gram-Schmidt(GS)影像融合的基础上,利用纯净像元指数(PPI)及基于几何顶点的端元提取技术提取研究区典型地物端元,最后通过完全约束的最小二乘混合像元分解算法完成对研究区典型地物端元丰度的提取。结果较好地解决了无约束最小二乘混合像元分解算法提取的端元丰度信息出现负值的情况,并且提高了典型地物丰度信息提取的精度。完全约束最小二乘混合像元分解算法的RMSE误差均控制在0.174 913左右,在很大程度上提高了混合像元分解精度及实用性。 相似文献
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高光谱端元自动提取的迭代分解方法 总被引：8，自引：2，他引：8
混合像元线性分解技术是进行高光谱影像处理的常用方法,应用这种方法的一个主要问题是难以有效、自动地确定影像的端元光谱。利用非监督的方法快速自动提取高光谱遥感图像的端元光谱是解决这个问题的主要技术手段。根据迭代误差分析思路,通过对线性混合像元模型分解的误差传播分析后,得到了端元选择的约束条件。结合端元存在的空间信息,自动提取出端元光谱并进行了混合像元分解。利用不同地区、不同传感器的高光谱数据实例测试了该文的方法,分析和讨论了选择迭代初始值与参数阈值的敏感性问题。研究结果表明此方法可以自动提取端元光谱,并且精度较高。 相似文献
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基于高光谱Hyperion数据的线性光谱混合模型与神经网络模型的比较 总被引：1，自引：1，他引：0
混合像元问题是定量遥感中的热点问题之一,为了改进从遥感数据中提取定量信息,人们建立了各种混合光谱分解技术,其中线性光谱混合模型和神经网络模型就是两种比较成熟的方法。以陕西省横山地区的高光谱Hyperion数据为研究基础,通过最小噪声变换(MNF)、像元纯度指数(PPI)转换和RMS误差分析的迭代方法相结合提取影像中的纯净像元作为终端端元。分别运用神经网络模型和线性光谱混合模型对影像进行光谱分解,得到各个组分的分解图像。以标准植被指数(NDVI)影像为衡量标准,选取训练样本点,分别对两种模型进行回归分析,结果显示NDVI影像与线性光谱混合模型植被分解图像的判定系数(R2=0.91)要大于其与神经网络模型的判定系数(R2=0.81)。进一步分析表明在一般情况下,线性光谱混合模型具有比神经网络模型略高的分离精度,但是神经网络模型对细部信息的提取的效果要好于线性光谱混合模型,最后提出了端元均方根误差(EAR)指数,一种新的混合像元分解的思路。 相似文献
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根据总体最小二乘(total least squares, TLS)模型理论,提出了一种影像端元光谱可受噪声污染的混合光谱线性扩展模型,并实现了该模型的端元光谱自动迭代提取以及混合像元的限定性分解.实验结果表明,扩展的混合像元分解模型明显优于传统的最小二乘分解模型,总体精度大约提高了10%～20%. 相似文献
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传统的混合像元分解算法认为每个像元都包含图像中所能提取的全部端元组分,但这并不符合实际情况。实际上图像中大多数混合像元仅由少部分端元混合而成。由于端元提取精度及噪声的影响,采用全部端元对混合像元进行分解,会使得混合像元中实际并不存在的端元的丰度估计值不为零,分解结果存在较大误差。由于混合像元大多存在于不同地物的交界处,基于此,本文提出了一种结合图像的空间信息选取混合像元最优端元子集的方法。利用一个空间结构元素,从混合像元的附近邻域开始搜索,将搜索到的纯净像元光谱与所提取的图像端元光谱进行对比,并确定混合像元的端元子集进行分解。根据RMSE大小和变化情况,逐步扩大结构元素的大小,不断调整搜索范围,直至得到最优端元组合。模拟数据和真实数据的试验结果表明,该方法相比传统的全端元光谱分解方法,在总体上获得了更好的分解效果。 相似文献
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针对线性光谱混合分解(LSMA)模型在端元个数不变的情况下易造成不透水面被高估或低估的问题,该文提出了基于影像分层的变端元线性光谱混合分解(DELSMA)模型。以城市不透水面为研究目标,采用Landsat 8陆地成像仪(OLI)影像为实验数据,对比分析DELSMA模型和LSMA模型提取的不透水面精度。与LSMA模型分解结果进行对比,DELSMA模型相关系数从0.898 2提高到0.947 3,拟合优度从0.804 7提高到0.896 3,均方根误差从0.089 5减少到0.079 1,从精度验证结果可以看出,基于影像分层的DELSMA模型对混合像元的分解效果优于LSMA模型。实验结果表明:影像分层降低了场景复杂度,有效减少了同物异谱和异物同谱的干扰;采用变端元进行混合像元分解,有效减少了计算量和地物类内差异对分解精度的影响,一定程度上提高了不透水面的提取精度。 相似文献
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提高混合像元线性分解精度的一个关键点在于改善端元光谱矩阵的构成。本文提出一种基于光谱多尺度分割特征的混合像元分解方法。首先在分割段内离差平方和最小准则下,对高光谱影像的光谱进行多尺度分割,并以各分割段中对应像元的光谱平均值为光谱特征,最后以限制性的最小二乘方法估计出混合像元的组分。模拟与真实数据的实验结果表明,本文方法能够较大的提高遥感影像混合像元的分解精度,并且优于光谱维小波特征的分解。 相似文献
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基于对地抽样总量控制下的玉米种植面积提取 总被引：4，自引：0，他引：4
提出了一种基于统计抽样总量控制下的中高分辨率遥感影像玉米种植面积信息提取方法, 该方法首先利用分层抽样技术对调查目标总体(玉米)进行分层抽样;然后对抽样小区进行目视解译, 反推区域总量真值;最后在总量控制下进行区域目标作物的空间分布提取。以河北省三河市中部地区的部分影像为研究区, 以该区2006-08-21的10m分辨率的SPOT 5多光谱影像为基础数据进行了试验研究。结果表明该方法基于群样本检验的总体精度达到93.8%, Kappa系数达到0.88, 均高于最大似然监督分类结果的精度。另外, 所提出的方 相似文献
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Ross S. Lunetta Yang Shao Jayantha Ediriwickrema John G. Lyon 《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》2010
The Moderate Resolution Imaging Spectrometer (MODIS) Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) 16-day composite data product (MOD12Q) was used to develop annual cropland and crop-specific map products (corn, soybeans, and wheat) for the Laurentian Great Lakes Basin (GLB). The crop area distributions and changes in crop rotations were characterized by comparing annual crop map products for 2005, 2006, and 2007. The total acreages for corn and soybeans were relatively balanced for calendar years 2005 (31,462 km2 and 31,283 km2, respectively) and 2006 (30,766 km2 and 30,972 km2, respectively). Conversely, corn acreage increased approximately 21% from 2006 to 2007, while soybean and wheat acreage decreased approximately 9% and 21%, respectively. Two-year crop rotational change analyses were conducted for the 2005–2006 and 2006–2007 time periods. The large increase in corn acreages for 2007 introduced crop rotation changes across the GLB. Compared to 2005–2006, crop rotation patterns for 2006–2007 resulted in increased corn–corn, soybean–corn, and wheat–corn rotations. The increased corn acreages could have potential negative impacts on nutrient loadings, pesticide exposures, and sediment-mediated habitat degradation. Increased in US corn acreages in 2007 were related to new biofuel mandates, while Canadian increases were attributed to higher world-wide corn prices. Additional study is needed to determine the potential impacts of increases in corn-based ethanol agricultural production on watershed ecosystems and receiving waters. 相似文献
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Mixed pixel is a key issue in medium to coarse resolution remote sensing image, and it seriously restricts the remote sensing classification. This paper presents an Independent component analysis (ICA) algorithm based on the variational Bayesian (VB) methods, named VBICA, for spectral unmixing in multispectral remote sensing image. The model assumes that the mixed pixels to be separated are given as linear mixtures. The matrixes of linear mixtures are assumed to be unknown. In the Bayesian framework, the endmember and abundance have finally been achieved with Bayesian inference and approximate variational algorithm. The proposed method is evaluated and tested on a numerical simulative image from the noise resistance, area size, pixel purity, estimated number of endmembers and real multispectral remote sensing image of 100?×?100 pixels. Experimental results on simulated image demonstrated that compared to the Fast ICA algorithm, the proposed algorithm can give more accurate results, and the validity of the proposed algorithm is verified by the real multispectral remote sensing image of the similarity on spectral curves, average similarity and ground objects distribution maps. 相似文献
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空间与谱间相关性分析的NMF高光谱解混 总被引：2，自引：1，他引：1
非负矩阵分解(NMF)技术是高光谱像元解混领域的研究热点。为了充分利用高光谱图像中丰富的空间与光谱相关性特征,改善基于NMF的高光谱解混算法性能,提出一种结合了空间与谱间相关性分析的NMF解混算法。算法针对NMF的通用性和局部极小问题,引入并结合高光谱图像两种典型的相关性特征,具体包括:基于马尔可夫随机场(MRF)模型,建立描述相邻像元空间相关特征的约束;通过复杂度映射技术,建立描述相邻波段谱间相关(光谱分段平滑)特征的约束;并将上述两种约束同时引入NMF解混目标函数中。实验结果表明,对于一般自然地物场景或人造地物场景,相对于分段平滑和稀疏约束的非负矩阵分解(PSNMFSC)、交互投影子梯度的非负矩阵分解(APSNMF)和最小体积约束的非负矩阵分解(MVCNMF)这3种代表性NMF解混参考算法,该算法可进一步提高高光谱解混精度;对于空间相关或谱间相关特征中某一种不显著的特殊场景,也具有更好的适应能力。通过将空间相关和谱间相关特征相结合,较全面地反映了高光谱数据与解混相关的重要特征,能够对绝大多数真实高光谱数据进行高精度解混,对高光谱解混及后续应用领域相关研究均具有参考价值。 相似文献
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Crop acreage and its spatial distribution are a base for agriculture related works. Current research combining medium and low spatial resolution images focuses on data fusion and unmixing methods. The purpose of the former is to generate synthetic fine spatial resolution data instead of directly solving the problem. In the latter, high-resolution data is only used to provide endmembers and the result is usually an abundance map rather than the true spatial distribution data. To solve this problem, this paper designs a conceptual model which divides the study area into different types of pixels at a MODIS 250 m scale. Only three types of pixels contain winter wheat, i.e., pure winter wheat pixels (PA), the mixed pixels comprising winter wheat and other vegetation (MA) and the mixed pixels comprising winter wheat and other crops (MB). Different strategies are used in processing them. (1) Within the pure cultivated land pixels, the Kullback–Leibler (KL) divergence is employed to analyze the similarity between unknown pixels and the pure winter wheat samples on the temporal change characteristics of NDVI. Further PA is identified. (2) For MA, a proposed reverse unmixing method is firstly used to extract the temporal change information of cultivated land components, after which winter wheat is identified from the cultivated land components as previously described. (3) For MB which only appears on the border of PA, a mask is created by expanding the PA and temporal difference is utilized to identify winter wheat under the mask. Finally, these three results are integrated at a TM scale with the aid of 25 m resolution land use data. We applied the proposed solution and obtained a good result in the main agricultural area of the Yiluo River Basin. The identified winter wheat planting acreage is 161,050.00 hm2. The result is validated based on the five-hundred random validation points. Overall accuracy is 94.80% and Kappa coefficient is 0.85. This demonstrates that the temporal information reflecting crop growth is also an important indicator, and the KL divergence makes it more convenient in identifying winter wheat. This research provided a new perspective for the combination of low and medium spatial resolution remote sensing images. The proposed solution can also be effectively applied in other places and countries for the crop which has a clear temporal change characteristic that is different from others. 相似文献
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超分辨率制图SRM (Super-resolution Mapping)技术可以有效地处理遥感图像中的混合像元,获得准确的地物类别分布信息。目前,SRM技术已经成功地应用于多光谱图像洪水淹没定位中,称为超分辨率洪水淹没制图SRFIM (Super-resolution Flood Inundation Mapping)。然而,现有的SRFIM方法往往基于像元尺度空间相关性,这种空间相关性考虑设定的矩形窗内的像元之间的空间关系,但实际情况下淹没区域与非淹没区域的形状是不规则的,因此这种像元尺度空间相关性不够准确,影响最终的洪水淹没制图精度。为了解决这一问题,提出了超像元尺度空间相关性下的多光谱图像超分辨率洪水淹没制图SSSC-SRFIM (Super-resolution Flood Inundation Mapping for Multispectral Image Based on Super-pixel Scale Spatial Correlation)。在SSSC-SRFIM中,首先利用双立方插值改善原始粗糙多光谱图像,获得改善后的图像,并利用光谱解混方法对改善后的图像进行光谱解混,获得具有每个亚像元属于淹没类别概率值的丰度图像;然后利用主成分分析法提取改善后图像的第一主成分,并利用基于多分辨率的图像分割算法分割第一主成分,获得不规则形状的超像元;再者将丰度图像与超像元进行整合计算,并引入随机游走算法计算各个超像元之间的空间相关性;最后,依据超像元空间相关性,利用基于类别单元的类别方法将淹没区域或非淹没区域标签分配给每个亚像元中,得到最终的洪水淹没制图结果。利用两个Landsat 8 OLI多光谱图像对该方法进行了评价。结果表明,与传统的SRFIM方法相比,本文提出的SSSC-SRFIM方法具有更好的效果。 相似文献
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一种端元变化的神经网络混合像元分解方法 总被引：2，自引：2，他引：2
遥感图像中普遍存在着混合像元,对混合像元进行分解是遥感图像处理中的难点,在端元（Endm ember）个数不变的情况下,往往得到的分解结果精度不高。本文基于fuzzy ARTMAP神经网络,提出一种基于端元变化的神经网络混合像元分解模型。首先利用混合像元与纯净端元之间的光谱相似性,判断出混合像元包含的端元个数及类别,然后结合fuzzy ARTMAP神经网络进行分解。实验结果表明：本文提出的方法比传统的线性混合模型及fuzzy ARTMAP神经网络模型的精度要高,而且更加符合实际情况。 相似文献
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受成像光谱仪性能与复杂地物分布的影响,高光谱图像存在大量的混合像元。传统的基于学习的混合像元分解方法通常都是浅层模型,或缺少对空间、光谱信息的综合应用。本文提出一种多维卷积网络协同的混合像元分解深层模型,采用多种维度卷积网络能更充分利用多种维度语义信息,有利于估计小样本和高维的高光谱图像混合像元丰度。对训练数据进行增广处理,构建光谱维、空间维和立方体3种卷积神经网络;设计了融合层,协同3种卷积神经网络提取特征,“端到端”的估计混合像元丰度值;模型使用了批量归一化、池化和Dropout方法避免过拟合现象。试验结果表明,多维卷积网络协同方法的引入能更有效地提取空-谱特征信息,与其他的卷积网络解混模型相比,估计的混合像元丰度精度有显著提高。 相似文献