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1.
LSMA结合NDBI提取广州市部分城区不透水面的方法 总被引：1，自引：0，他引：1
以广州部分城区为研究区,选取2015年10月18日Landsat 8 OLI遥感影像,基于线性光谱混合分析(LSMA),结合归一化建筑指数(NDBI)优化不透水面盖度提取精度;并分别采用传统LSMA和优化LSMA提取了不透水面。在传统方法的基础上,优化LSMA利用纯净像元指数与手动端元相结合的方法提高了端元选取精度;解混后再利用NDBI阈值掩膜。经验证,传统LSMA提取不透水面盖度的均方根误差(RMSE)为0.306,与样本区的相关系数(R~2)为0.898,系统误差(SE)为0.21;优化LSMA的RMSE为0.125,与样本区的R~2为0.943,SE为-0.035,精度明显高于传统LSMA的提取精度,可为广州市不透水面环境效应研究提供更可信的数据支持。 相似文献
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泰安市区不透水面覆盖度遥感估算研究 总被引：2，自引：1，他引：1
区域不透水面覆盖度是该区域城镇化程度、生态环境状况的重要指示因子。针对传统线性混合像元分解丰度图经常出现负值或者大于1的情况,采用完全约束最小二乘混合像元分解方法,利用泰安市市区Landsat8 OLI遥感影像提取了其不透水面分布状况,运用高分辨率遥感影像随机采样进行了精度检验,并对该区域不透水面空间特征进行了分析。结果表明:该文方法对泰安市市区不透水面分布提取的精度较高;植被、水体、高和低反照率不透水面4种光谱端元的线性组合,可以较好地模拟OLI影像的波谱特征;高、低反照率不透水面两种光谱端元可以很好地表达泰安市市区不透水面信息。 相似文献
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《国土资源遥感》2021,(2)
城市不透水面相关研究对城市的发展至关重要。为了提取城市不透水面盖度,通常采用线性光谱混合分析方法,在亚像元尺度上计算混合像元内的不透水面面积比例。由于端元光谱曲线存在误差,导致不透水面盖度提取精度较低,因而提出端元优化方案,通过Sentinel-2A影像选择比较纯净的端元,利用其光谱信息优化从Landsat8影像中选择的端元的光谱曲线,提高纯净像元光谱曲线精度。此外,结合解混结果优化方案,利用归一化植被指数(normalized differential vegetation index,NDVI)和干旱裸土指数(dry bare-soil index,DBSI),对解混结果进行优化。采用World View-2遥感影像进行样本验证,结果显示,该方法所提取不透水面盖度的精度比传统方法提高了20%,为端元选取和不透水面提取提供可靠的理论支持。 相似文献
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CBERS-02B多光谱数据在城市不透水面
估算中的可用性研究 总被引：2，自引：0，他引：2
以厦门岛为研究区,以CBERS-02B的CCD影像为数据源,采用基于可变端元的线性光谱混合模型估算了城市不
透水面组分含量,并探讨了该方法的实现过程与优势。通过端元评估确定了研究区的４个典型端元,即高反射不透水
面、低反射不透水面、高反射土壤和植被。在此基础上,以高、低反射不透水面端元的组分含量对城市不透水面含量
进行估算。精度评价结果显示：基于可变端元的方法要优于一般带全约束法;而在混合像元分解过程中加入全色波段
（band5）有助于提高模型估算精度,使得在像元尺度的精度与采用Landsat的已有报道相近,而在土地利用单元尺度实
现了对城市不透水面的无偏估计。研究实例也表明,尽管目前CBERS-02B数据在辐射定标和地理定位等方面还有待改
进,通过采用适当的处理过程和技术手段,依然能利用该数据对城市不透水面进行有效估算。 相似文献
6.
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
7.
利用线性光谱分解模型,对同日过境的Landsat ETM+和EO-1ALI影像的不透水面信息反演结果进行对比研究,从提取精度、盖度精度两方面对两种传感器影像的不透水面反演能力进行对比。结果表明,ALI反演不透水面的能力优于ETM+,其提取总精度和Kappa系数均高于ETM+高;其均方根误差和系统误差的绝对值都小于ETM+。两者产生差异的原因在于ALI的光谱分辨率和辐射分辨率均高于ETM+。 相似文献
8.
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
9.
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
10.
由于人口快速增长和农村人口向城市迁移,城市不透水面积也在持续快速增长。加速的城市扩张和无监控的城市开发会导致诸多生态环境问题。本文利用Landsat影像,采用附有限制条件的线性光谱混合分解、植被覆盖度与不透水面负相关模型、监督分类三种方法对南京城区的不透水表面分布进行空间分析。通过评估这三种方法提取的不透水面的精度和分析和种方法受其主要人为因素的影响大小以及不透水面的提取过程,表明了线性光谱混合分解方法较优。 相似文献