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一种基于进化Agent的遥感影像亚像元定位方法 总被引：3，自引：0，他引：3
遥感影像中存在着昆合像元,软分类技术将这些像元按照一定的百分比划分为不同的地物类别,亚像元定位技术利用在每个混合像元中所获得的百分比信息,得到一个锐化后的分类影像.像元分解成不同的子像元,代表不同的地物类别成分.进化Agent技术结合一种空间邻域的假设关系,通过繁殖和扩散两种行为模式,分配给每一个亚像元一个确定的位置,从而达到定位的效果.利用合成影像和退化的真实影像进行实验,通过与传统的硬分类进行精度比较,证明进化Agent技术是一种简单易行的亚像元定位算法. 相似文献
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高光谱遥感影像混合像元分解研究进展 总被引：6，自引：1，他引：5
受高光谱成像仪低空间分辨率及复杂地物的影响,高光谱遥感图像存在大量混合像元。为提高地表分类精度以及满足亚像元级目标探测的需求,混合像元分解技术一直是高光谱遥感研究热点之一。本文主要对高光谱混合像元分解技术中的核心问题:端元数目估计、端元提取算法、丰度估计算法进行综述,系统地分析了各种典型算法的原理及优缺点,进一步阐述研究过程中建立高精度遥感混合反演模型与遥感产品业务化中的混合像元分解技术难题,同时针对今后混合像元分解技术发展方向,指出在继续引入新型算法理论方法基础上,结合用户应用需求,推进高光谱混合像元分解算法业务化应用,为高光谱遥感工程化应用提供支持。 相似文献
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高光谱遥感是以成像光谱学为基础发展起来的一项综合性遥感技术,它能够同步记录成像区域内地物的空间信息和光谱信号,故而也称为“成像光谱遥感”。高光谱遥感所获取的数据称为“高光谱遥感图像”,相较于传统的遥感数据,高光谱遥感图像具有光谱分辨率高和“图谱合一”的特点,目前已成为遥感工程应用中的重要支撑数据之一。然而,受空间分辨率限制,混合像元（即某一像元内包含多种类型的地物）问题始终限制着高光谱遥感在精细化地物信息提取工作中的作用。混合像元分解（“解混”）是现阶段处理混合像元问题最有效的分析方法,旨在从亚像元角度出发,获取像元中纯净的光谱信号（“端元”）,并分析出各类端元在像元内所占的比例（“丰度”）。在遥感领域,为实现地物信息精细化解译,目前已发展出不同类型的解混方法,在一定程度上解决了混合像元问题对遥感定量化分析的制约。如今,随着深度学习的发展,越来越多的先进理论和工具被用于处理混合像元问题,发展出了一类基于深度学习的新型解混方法。这些新方法以光谱混合模型为桥梁,用深度学习方式来解译光谱混合现象。相比于传统的解混方法,基于深度学习的解混方法在隐藏信息的挖掘和利用方面更具优势,对先验知识依赖程... 相似文献
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高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)可以描述遥感数据的概率密度函数,通过估计各高斯分布的参数,计算后验概率,实现信息提取.为了提高利用GMM进行遥感信息提取的准确度,首先在GMM中使用马尔科夫随机场(Markov random field,MRF)计算各像元邻域内各类地物的先验概率,代替各类地物的混合概率,使其反映出各类地物的空间相关性;然后在参数估计过程中利用模拟退火(simulated annealing,SA)思想获得全局最优的参数估计值;最后利用该参数估计值求出每个像元对于各类地物的后验概率,获得各类地物的空间分布.通过对遥感实验场的图像数据进行信息提取,发现所述新方法取得了更好的效果,证明了上述改进的有效性. 相似文献
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高光谱遥感图像光谱分辨率高、波谱连续、图谱合一,这为精细地物分类、探测和识别提供了数据基础。然而,由于高光谱遥感图像空间分辨率的局限性及地物场景的复杂分布,混合像元普遍存在于高光谱遥感图像。混合像元是高光谱遥感图像精细信息提取与分析中的难点。解决混合像元问题,实现亚像元级信息的提取与分析是近年来高光谱遥感图像解译的热点和前沿。本文系统梳理了高光谱遥感图像亚像元信息提取的主要研究内容,具体从混合像元分解、亚像元制图及亚像元目标探测3个研究方向综述了经典方法,并对国内外相关方向的研究进展、发展前沿及主要挑战进行了分析与评价,最后分析讨论了高光谱遥感图像亚像元信息提取研究在模型构建、优化求解及与应用结合等方面的研究趋势及方向。 相似文献
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