高/多光谱图像混合像元解混研究

论文摘要

遥感传感器以像元的形式记录地面反射或发射光谱,记录的像元光谱值是几种地物光谱信号的综合。在遥感影像中,纯像元是指一个像元仅包含一类地面目标的光谱,若一个像元包含多种地面目标的光谱,则称之为混合像元。由于地物散射等影响,混合像元易产生多类地物交界处。在遥感图像处理中,由于混合像元的存在,给遥感解译造成很大困扰,阻碍了遥感技术的发展。目前对混合像元的分解研究中,普遍的研究模式为提取图像中的端元,求取混合像元中各个端元组分的丰度值,根据丰度值和端元组分信息,在亚像元级别上进行亚像元填图,得到解混后的遥感图像。对多光谱图像的解混研究较少,由于多光谱图像分辨率不高并且谱信息不够丰富,因此多光谱图像的解混方法与高光谱图像有所不同。多光谱图像解混针对单幅图像进行,最后再对各个波段进行综合,得到混合像元解混后的结果。本文分别针对高光谱和多光谱影像进行混合像元解混。针对高光谱图像解混,在采用自动形态学端元提取的基础上,提出了一种带约束条件的最小二乘方法获取像元的丰度,进而发展一种基于可信度的亚像元填图方法。针对多光谱影像的解混,由于其谱信息较为贫乏,提出一种单波段解混,进而多波段综合的策略。在单波段图像的端元提取过程中,引入了山峰函数聚类的思想,而丰度求取采用灰色相关法进行,在填图过程中,提出了一种多约束条件的元胞自动机填图方法。最终的填图结果综合各波段的填图结果得到。在高/多光谱图像混合像元解混实验及其分析中,取得较好的实验结果,分类精度均比未解混时有所提高,混合像元分解效果更好。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 1 绪论
• 1.1 课题背景
• 1.2 遥感图像解混的发展现状
• 1.3 研究目的与意义
• 1.4 研究内容及技术路线
• 2 高/多光谱混合像元分解
• 2.1 混合像元分解模型综述
• 2.2 端元相关概念
• 2.3 高光谱影像混合像元分解
• 2.4 多光谱影像混合像元分解
• 3 高/多光谱图像亚像元定位
• 3.1 亚像元定位简介
• 3.2 基于可信度的高光谱亚像元定位
• 3.3 改进元胞自动机多光谱亚像元定位方法
• 4 高/多光谱图像解混及亚像元定位实验及分析
• 4.1 高光谱图像混合像元分解实验及分析
• 4.2 多光谱图像混合像元分解实验及分析
• 4.3 高/多光谱图像亚像元定位实验及分析
• 5 总结与展望
• 5.1 总结
• 5.2 展望
• 致谢
• 参考文献