首页 >  2008, Vol. 12, Issue (3) : 454-461

摘要

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引用本文:

DOI:

10.11834/jrs.20080362

收稿日期:

修改日期:

2006-10-18

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基于相关系数匹配的混合像元分解算法
1.环境演变与自然灾害教育部重点实验室,北京师范大学 资源学院 北京100875;2.日本筑波大学地球科学系,筑波305-8572 日本;3.遥感科学国家重点实验室,中国科学院遥感应用研究所 北京100101
摘要:

遥感影像中的混合像元不仅影响地物识别和分类的精度,而且已成为遥感科学向定量化发展的主要障碍.为此,人们已经提出了多种混合像元分解算法,其中应用最为广泛的是最小二乘法.该方法虽然具有意义明确、简单易行等特点,但也易受局部噪声、大气效应、环境辐射等因素的影响.本文将混合像元分解问题归结为一个基于光谱匹配的非线性最优化问题,并针对最小二乘法的不足提出了一种新的基于相关系数匹配(spectral correlation matching, SCM)的混合像元分解技术.通过在北京市北三环及其以北区域内案例的研究表明:在城市区域内,利用图像选取终端端元的办法,基于相关系数匹配的混合像元分解算法的总体精度高于带全约束的最小二乘法(LS)的分解结果.对比分析表明:在目标光谱的绝对值整体放大或缩小而光谱形状得到了很好的保持、及局部噪声使得光谱值显著变化但光谱形状得到了一定程度保持时,基于光谱形状的相关系数法可以得到比基于光谱绝对值的最小二乘法精度更高的分解结果.

A New Spectral Mixture Analysis Method Based on Spectral Correlation Matching
Abstract:

Key Words:

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