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遥感影像混合像元分解中的端元选择方法综述 总被引：7，自引：1，他引：7
端元选择是进行遥感影像混合像元分解的首要步骤,也是最关键的步骤,其直接影响混合像元分解的精度。该文对遥感影像混合像元分解中端元产生的特定背景、当前存在的端元选择途径和端元选择方法进行综述,并通过对当前端元选择方法的分析,提出了选择或构造端元选择方法应遵循的几个原则。 相似文献
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基于多波段分析的无阈值自动光谱角制图分类法 总被引：2，自引：0，他引：2
对光谱角制图分类法进行改进,主要方法是在原影像的6个波段基础上,加入了K-L变换的前3个波段、K-T变换的3个波段(亮度、绿度和湿度)以及NDVI(归一化植被指数)信息将图像波段数增加至13个,增强了地物之间的光谱区分度(即类间方差);得到光谱角度图像后,提出一种无需阈值的地类确定方法,减少了人工参与,提高了判别精度和处理效率。 相似文献
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针对遥感影像混合像元光谱复杂,其非线性特征,传统LSMM分解模型难以进行有效的混合像元分解的不足。通过基于SVR的二端元混合像元分解的研究,从真实遥感影像上获取典型的植被、非植被光谱信息,构造二端元混合光谱库,进行SVR模型的混合像元分解。当样本量为6%时,交叉验证获得最佳模型参数（C=1024.0和g=4.0）,进一步对全部混合像元进行混合像元分解。实验结果表明：SVR分解结果RMSE为5.95,R2为0.958,优于LSMM方法（RMSE=7.71,R2=0.932）,且在各个不同真值丰度下具有更好的稳定性,证明该方法对于非线性混合光谱具有很好的学习和推广能力。此外,该方法的精度不随训练样本量的增加呈明显变化,体现出SVR在有限样本情况下能够保证高效率的训练能力。 相似文献
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新疆荒漠地区植被覆盖度遥感估算模型十分缺乏，给荒漠化监测等相关工作带来很大不便，开展植被覆盖度遥感估算经验模型研究，对于促进和完善相关地区的生态监测及研究工作具有积极的现实意义。通过对阜康市北部沙漠南缘和克拉玛依市中部平原荒漠进行无人机航拍，利用无人机遥感提取（光合）植被信息，并将无人机航拍影像的植被覆盖度统计单元与高分辨率卫星影像像元在空间上直接相对应，获取在高分辨率卫星影像像元尺度上的植被盖度，然后通过植被覆盖度和空间上与其相对应的源自高分辨率卫星影像的NDVI数据的拟合关系，建立基于源自高分二号影像的NDVI的阜康北部沙漠植被覆盖度遥感估算线性模型以及基于源自ZY1-02C影像的NDVI的克拉玛依平原荒漠植被覆盖度遥感估算二次多项式模型。研究中所采用的无人机遥感与卫星遥感相结合、植被覆盖度统计单元与卫星像元在空间上直接对应的方法，可避免以往相关工作中常以点位测量数据代表卫星像元数据所带来的不确定性。由于所用卫星影像的NDVI数据稳定性相对不足等原因，所建立的遥感估算模型的估算精度尚相对偏低，有待于今后进一步的工作加以改进。 相似文献
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Information extraction from processed remotely sensed images, in the case of missing initial spectra of pixels, can be a challenge for the users. In such situations, application of conventional methods based on spectral properties of pixels is impractical. We took advantage of the fractal theory for image segmentation of a principal component (PC) image for hydrothermal alteration mapping. The selected input images included short wave infrared bands of ASTER imagery covering the Darrehzar porphyry copper mine and surrounding areas with well-known hydrothermal alteration zones. Hydrothermal alteration like other geological processes can show spatial distribution with fractal properties. Principal component analysis was used to enhance hydrothermal alteration associated with the Darrehzar porphyry copper deposit. None of the resulting PCs were appropriate to portray clearly important alteration types in the study area. The PC1 image, which contains more than 98% of variance of the input bands, was selected for image segmentation using a digital number–area technique based on the established concentration–area fractal model. This technique was proposed based on frequency distributions and spatial correlation and variability of pixel values. The resulting hydrothermal alteration map indicates intense phyllic, weak phyllic, and propylitic as the main alteration types exposed at the surface of the Darrehzar area. In addition, the proposed technique delineated the phyllic zone in the exposed mine pit and a transition zone between inner phyllic and surrounding propylitic alteration zones. Field investigation and sampling in 23 locations including spectral measurements, XRD and thin section studies, confirmed the accuracy of the classified image by the proposed technique. 相似文献
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基于遥感和像元二分模型的内蒙古正蓝旗植被覆盖度格局和动态变化 总被引：20，自引：0，他引：20
以内蒙古锡林郭勒盟正蓝旗为研究区,应用中国环境与灾害监测预报小卫星数据(HJ-1A CCD)及美国陆地卫星数据(Landsat ETM+),在充分考虑区域土壤和植被类型等背景基础上,先后使用了MNF、二维散点制图以及PPI方法,得到具有时空针对性的纯净像元;以此为基础,运用像元二分模型计算得到研究区植被覆盖度空间分布数据;最后,结合研究区其它权威土地覆被和土地利用(LUCC)数据,对比分析了本研究所得的植被覆盖度数据精度,评价了2000~2009年间区域植被覆盖度动态变化过程,指出本区在实施有关生态工程后植被覆盖度恶化趋势得到遏制。研究结果证明,在锡林郭勒盟正蓝旗地区应用像元二分模型计算植被覆盖度的方法是简洁且有效的。 相似文献
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青藏高原是全球气候变化研究关注的热点地区,也是中国生态保护的重点区域,其土地覆被变化研究对优化土地利用结构、改善土地覆被状况和生态环境具有重要意义。线性光谱分离技术是利用遥感手段监测土地覆被变化的有效方法。本文选取西藏乃东县为研究区,利用1988、2000和2010年三期Landsat TM、ETM遥感影像,采用线性光谱分离技术,定量提取了研究区三期影像中单个像元的植被、裸土、裸岩覆被率比例,同时将植被分量与NDVI结果进行对比分析。结果表明：①研究区山峦重叠,沟谷纵横,地表破碎,混合像元比例高,线性光谱分离技术可以很好地处理复杂地物的土地覆被变化;②1988-2010年间,研究区裸土面积下降幅度较大,植被覆盖率及裸岩覆盖率有所上升,说明本区植被得到一定的恢复,但同时石漠化也在进一步加剧;③通过对线性光谱分离的植被分量与NDVI结果比较,发现线性光谱分离技术对青藏高原土地覆被识别具有较好的适用性。 相似文献
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混合像元的存在是传统像元级遥感分类和面积量测精度难以达到实用要求的主要原因,为了提高遥感应用精度,须解决混合像元分解问题。传统的方法主要通过改进分解模型提高分解精度,该文在不改变线性分解模型的条件下,分析不同分辨率尺度对于线性分解精度的影响。实验中运用像元合并的方法,得到不同分辨率的TM系列遥感图像,分别选取植被、裸地、水体3种典型地物进行线性分解;以分辨率更高的Quickbird图像分类结果作为真值进行精度评价。实验结果表明:随着图像分辨率的降低,植被的RMSE值不断缩小,在30 m分辨率尺度上均值为0.36,在150 m尺度上均值为0.17,分解精度提高了1倍左右;但随着分辨率进一步降低,由于混合像元现象加剧,RMSE值上升,分解精度随之降低。 相似文献
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ETM+影像亚像元级城市土地覆盖组分丰度提取——以南京市为例 总被引：2，自引：0，他引：2
城市景观复杂,地物具有强烈的空间异质性,利用中等空间分辨率遥感影像(如ETM )进行城市土地覆盖研究会出现大量混合像元。针对该问题,以南京市为例,通过混合像元分解提取城市土地覆盖组分丰度,进行城市土地覆盖研究,并从各个波段的残差、平均残差、相对误差、均方根误差等方面分析模型误差。利用IKONOS影像对提取的组分丰度图像进行精度验证,发现不同城市土地覆盖组分丰度图像具有一定的可靠性,与城市实际情况吻合。城市土地覆盖组分丰度图像还能作为一种新的数据源用于城市功能分区、城市人口数据空间化和城市环境监测与评估等研究中。 相似文献
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马铃薯是华南地区的特色冬种农作物,其地块的“早稻―晚稻―冬种马铃薯”三季种植模式具有特有的植被指数时间序列曲线特征。利用这一特征,提出一种基于 NDVI 时间序列数据和 SAM 的冬种马铃薯种植面积提取方法。以广东省惠州市稔平半岛为研究区,冬种马铃薯面积为研究对象,采用 2011 年 HJ-1 A/B CCD 遥感数据为主要数据,计算每一景影像的 NDVI 后以时间为坐标轴排列成 NDVI 时间序列数据集,在此提取冬种马铃薯种植区的 NDVI 时间序列参考曲线,使用光谱角度匹配（SAM）方法,计算每个像元的 NDVI 时间序列曲线与 NDVI时间序列参考曲线的光谱夹角值,根据 Rule 图像的统计参数确定夹角阈值,达到快速有效地在遥感影像上提取冬种马铃薯对应像元的目的。结果表明：研究区总体提取精度为 82.70%,重点种植区域提取精度为 93.75%,可见基于 NDVI 物候特征的 SAM 方法能够有效提取研究区冬种马铃薯的种植面积。 相似文献
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积雪是新疆地区重要的水源补给,是冰冻和融雪洪水灾害的直接原因,也是水资源管理、气候变化、灾害防治和融雪模拟预报的主要参数。针对多种积雪信息提取方法的优缺点,提出运用特征空间方法,构建积雪丰度反演模型,并与支持向量机提取积雪丰度进行精度对比分析,NA模型方法的相关系数（R2）值比支持向量机方法高2.4百分点,而均方根误差（RMSE）提高了0.106。结果表明：利用归一化差分积雪指数（NDSI）和反照率（Albedo）建立二维特征空间反演积雪丰度的方法是可行的,并且提取精度优于支持向量机（SVM）方法。因此,该方法对水资源管理、气候变化以及洪水模拟预测等方面的研究具有一定参考意义。 相似文献
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In a mountainous region, the glacier area and length extracted form the satellite imagery data is the projected area and length of the land surface, which can’t be representative of the reality; there are always some errors. In this paper, the methods of calculating glacier area and length calculation were put forward based on satellite imagery data and a digital elevation model (DEM). The pure pixels and the mixed pixels were extracted based on the linear spectral un-mixing approach, the slop of the pixels was calculated based on the DEM, then the area calculation method was presented. The projection length was obtained from the satellite imagery data, and the elevation differences was calculated from the DEM. The length calculation method was presented based on the Pythagorean theorem. For a glacier in the study area of western Qilian Mountain, northwestern China, the projected area and length were 140.93 km2 and 30.82 km, respectively. This compares with the results calculated by the methods in this paper, which were 155.16 km2 and 32.11 km respectively, a relative error of the projected area and length extracted from the LandSat Thematic Mapper (TM) image directly reach to -9.2 percent and -4.0 percent, respectively. The calculation method is more in accord with the practicality and can provide reference for some other object’s area and length monitoring in a mountainous region. 相似文献
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Meridional zonation of the Barents Sea ecosystem inferred from satellite remote sensing and in situ bio-optical observations 总被引：2，自引：0，他引：2
B. GREG MITCHELL ERIC A. BRODY EUENG-NAN YEH CHARLES MCCLAIN JOSEFINO COMISO NANCY G. MAYNARD 《Polar research》1991,10(1):147-162
The Barents Sea is a productive, shallow, high-latitude marine ecosystem with complex hydrographic conditions. Zonal hydrographic bands defined by a coastal current. North Atlantic Water, the Polar Front, and the seasonally variable marginal ice edge zone create a meridional zonation of the ecosystem during the spring-summer transition. The features reveal themselves in satellite imagery and by high-resolution (vertical and horizontal) physical-optical-biological sampling.
Surprisingly, the long-term (7-year) mean of Coastal Zone Color Scanner (CZCS) imagery reveals the Barents Sea as an anomalous "blue-water" regime at high latitudes that are otherwise dominated by satellite-observed surface blooms. A combination of satellite imagery and in situ bio-optical analyses indicate that this pattern is caused by strong stratification in summer with surface nutrient depletion. The onset of stratification of the entire region is linked to the extent of the winter ice edge: cold years with extensive sea ice apparently stratify early due to ice melt; warm years stratify later, perhaps due to weaker thermal stratification of the Atlantic waters (e.g. Skjoldal et al. 1987). The apparent "low chlorophyll" indicated by the CZCS 7-year mean is partly due to sampling error whereby the mean is dominated by images taken later in the summer. In fact, massive blooms of subsurface phytoplankton embedded in the pycnocline persist throughout the summer and maintain substantial rates of primary production. Further, these subsurface blooms that are not observed by satellite are responsible for dramatic gradients in the beam (c1 ) and spectral diffuse (k) attenuation coefficients. The Barents Sea exemplifies the need to couple satellite observations with spatially and temporally resolved biogeographic ecosystem models in order to estimate the integrated water column primary production, mass flux or spectral light attenuation coefficients. 相似文献
Surprisingly, the long-term (7-year) mean of Coastal Zone Color Scanner (CZCS) imagery reveals the Barents Sea as an anomalous "blue-water" regime at high latitudes that are otherwise dominated by satellite-observed surface blooms. A combination of satellite imagery and in situ bio-optical analyses indicate that this pattern is caused by strong stratification in summer with surface nutrient depletion. The onset of stratification of the entire region is linked to the extent of the winter ice edge: cold years with extensive sea ice apparently stratify early due to ice melt; warm years stratify later, perhaps due to weaker thermal stratification of the Atlantic waters (e.g. Skjoldal et al. 1987). The apparent "low chlorophyll" indicated by the CZCS 7-year mean is partly due to sampling error whereby the mean is dominated by images taken later in the summer. In fact, massive blooms of subsurface phytoplankton embedded in the pycnocline persist throughout the summer and maintain substantial rates of primary production. Further, these subsurface blooms that are not observed by satellite are responsible for dramatic gradients in the beam (c
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青藏高原东南部海拔高,地形复杂,云量大,准确掌握该地区的积雪分布特征对于积雪灾害防治非常重要。论文以2013—2019年冬季积雪积累期云量符合要求的35景高分一号(GF-1)影像为基础,将全色影像和多光谱影像融合为2 m分辨率影像,通过目视解译获取了研究区积雪的空间分布特征,结合改进后的30 m分辨率SRTM DEM,探讨了地形对积雪分布的影响。结果表明：积雪像元在研究区范围内占比为33.1%。积雪的垂直分布特征明显：积雪在高程带4000~5000 m(高海拔)处分布较集中,积雪面积占比为18.1%;在高程带0~2000 m、2000~3000 m和6000~7000 m处积雪面积占比均不到0.1%。积雪在北坡、东北坡的分布比例较高,均为15%以上;在南坡、西坡、西南坡、东南坡分布比例较低,均为10%左右。将基于GF-1影像获取的积雪分布分别与同日获取的根据MODIS V6积雪产品计算的积雪比例(MODIS FSC)和积雪分布的对比表明,64.4%的MODIS FSC像元绝对误差不超过10%,MODIS积雪分布产品对含雪像元的漏分率和误分率平均为33.8%和32.7%,说明MODIS积雪产品在研究区的精度还具有较高的不确定性,其对低覆盖积雪反演的精度较差。这表明利用MODIS积雪产品研究青藏高原东南部积雪的时空变化特征时还需要对其积雪反演算法进行改进,同时亟需加强地面观测和基于多源遥感数据的积雪研究。研究结果可为青藏高原东南部雪冰灾害防治提供支撑。 相似文献
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应用线性光谱分离技术研究喀斯特地区土地覆被变化——以贵州省关岭县为例 总被引：24，自引：3，他引：21
喀斯特地区土地覆被主要类型除了和非喀斯特地区一样的植被和裸露土壤外,还存在一个广泛分布的裸露基岩,一般遥感处理方法不具备直接定量提取这三类土地覆被参数的能力。基于地物光谱线性混合模型的线性光谱分离技术,可以在亚象元的尺度上直接获取植被覆盖、裸露土壤和裸露基岩等在各象元区域内的比例,非常适合用于喀斯特地区的土地覆被变化的研究。本文利用1987年2月17日和1999年12月27日LandsatTM各6波段遥感影像,使用ENVI软件,分离出植被、裸露土壤、裸露岩石和阴影等土地覆被丰度和RMS的空间分布。对比结果表明,研究区1987～1999年,植被覆盖率上升593%,裸露土壤面积下降1215%,裸露基岩面积上升408%。表明研究区尽管植被在恢复、水土流失总量在减少,但石漠化面积在明显上升,生态形势依旧严峻。 相似文献
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利用卫星图像结构信息提高城市地物模式识别精度的研究 总被引：6，自引：1，他引：6
针对城市地物分布特征及其光谱特点，对卫星遥感数据的空间结构信息应用于城市分类进行了研究。分类结果与传统的统计模式识别方法（Bayes法）相比较简洁、快速，精度提高近2个百分点。 相似文献
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城市降雨产流特征的定量研究对于城市雨水资源开发利用、科学规划和管理具有十分重要的意义。以广州市主城区为研究对象,提出一种改进的线性光谱解混方法提取遥感影像的不透水面、植被和土壤盖度,并结合SCS-CN 产流模型进行城区降雨径流模拟。首先利用线性光谱解混方法提取 2015-10-18 Landsat 8 OLI 遥感影像的不透水面、植被和土壤盖度;然后利用归一化建筑物指数和归一化植被指数进一步优化解混结果;最后结合优化的不透水面、植被和土壤盖度计算合成的 CN 值,并应用 SCS-CN 产流模型分析研究区在不同降雨重现期的降雨产流分布特征。结果表明：改进的线性光谱解混方法能较好地提高不透水面、植被和土壤盖度的提取精度;不透水面盖度越高的区域,CN 值越高;CN 值对地表径流深模拟有显著的影响;在不同重现期降雨条件下,研究区地表径流深空间分布格局差异显著;总体上,降雨量越大,不透水面盖度越高,形成的地表径流深越深,内涝发生的可能性越大。 相似文献
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基于多尺度空间ANN - CA模型的遥感影像超分辨率制图方法研究 总被引：2，自引：0，他引：2
为获取遥感影像混合像元中各组分的空间分布状况,提出一种新的遥感影像超分辨率制图方法,用于继混合像元分解之后的亚像元定位。将元胞自动机理论移植到不同空间尺度的演化上,建立基于神经网络的多尺度元胞自动机模型(ANN-CA),并利用该模型提取北京市海淀区城镇用地超分辨率信息。结果表明,该方法能有效表达图像像元之间的空间自相关性。 相似文献