线性混合光谱模型在多光谱遥感影像分类中的应用

介绍了混合像元的概念、研究现状和广泛用于混合像元分解的线性模型。以TM遥感图像分类为例,对图像做MNF处理后进行有约束和无约束两种线性混合光谱模型分解混合像元;再对图像进行分类,将得到的图像同直接分类的图像进行比较分析。实验结果表明,考虑约束条件的线性混合光谱解混分类精度比直接分类精度提高了32.8%。     

混合像元及混合像元分析

由于中低空间分辨率的遥感数据在一个像元中记录了两种以上地类的不同光谱 ,从而获得了两个以上地类的光谱之和以及混合像元 ,当地类破碎时混合像元越多 ,而且在两类以上地类的交界处混合像元最多 .该文模拟不同空间分辨率的遥感图像中混合像元造成的误分类情况 ,同时应用线性模型对混合像元进行了分解提纯 ,用以提高分辨率精度     

基于遗传神经网络算法的混合像元分解研究

混合像元的存在是影响地面物种分类精度的主要因素之一.本文把遗传算法与神经网络算法各自的优点结合起来,组成一种新的分解模型.对遥感图像数据进行分析,结果表明:使用该模型分解混合像元能得到很好的结果.     

南昌地区不透水面遥感估算研究

基于亚像元思想,采用线性光谱混合模型对混合像元进行分解,结合传统与手动方法选取端元,使用Landsat 8 OLI数据对研究区不透水面覆盖度(Impervious Surface Coverage,ISC)进行提取,并对初步提取的不透水面采用NDVI阈值法进行优化处理。对于模型的分解精度,RMS平均值为0.008 812,达到精度要求。提取结果经精度验证,提取的不透水面盖度的均方根误差为0.139 8,平均绝对误差为0.080 9,具有较高的精度。最后,对南昌部分地区进行不透水面盖度统计,并对其进行空间分布分析。研究结果表明:使用线性光谱混合模型并结合传统与手动选取端元,能够较好的提取南昌地区不透水面盖度信息,可以解决仅仅基于像元的不透水面提取精度不高的问题;南昌地区不透水面主要集中在研究区的中部地区,四周不透水面盖度较低,平均不透水面盖度最高的地区为青云谱区,平均ISC达到59%。     

混合像元分解在表层土壤有机质遥感估算中的应用

基于Landsat 8 OLI遥感影像数据,以巢湖流域为研究区,通过线性混合像元分解法从混合像元光谱中消除植被端影响,重建土壤光谱,构建土壤有机质遥感估算模型,并与直接基于影像光谱构建的土壤有机质估算模型进行比较.结果表明,通过线性混合像元分解法构建的估算模型建模集的决定系数(R2)为0.48,均方根误差(RMSE)为5.42,验证集的R2=0.46、RMSE=5.85;直接基于影像光谱构建的土壤有机质估算模型建模集的R2=0.36、RMSE=6.93,验证集的R2=0.37、RMSE=7.12.运用线性混合像元分解法构建的有机质估算模型可有效抑制地表植被干扰,提高土壤有机质遥感估算精度.     

基于环境星的混合像元分解水稻面积提取

以河南省息县水稻种植面积提取为例,选取线性光谱混合模型对环境小卫星数据进行分类,并计算出水稻种植面积,将其结果与高分辨率ALOS数据进行位置精度计算,得到平均精度达87.89%。同时,与决策树分类方法和神经元网络分类等方法进行对比,混合像元分解方法总量精度显著提高。表明针对环境小卫星的混合像元分解方法可以提高水稻种植面积的提取精度。     

基于先验知识的MCMC在混合像元分解中的应用研究

MCMC方法是一种动态的参数估计方法,研究MCMC方法在遥感影像混合像元分解中的应用。传统的混合像元分解一般是基于固定端元的,而实际上影像中像元并不都是由完全相同的端元组成。基于MCMC方法提出了一种端元可变的像元分解算法,并且充分利用了端元的累计先验知识。算法将端元选取和丰度反演合为一个步骤,抽象成一个估计参数的随机过程,在端元数目可变的前提下,基于可逆的跳跃式MCMC方法估计参数。在状态转移过程中,加入端元的累计先验知识,提高算法效率。这种算法不需要人工干预,能够实现自动化像元分解,并且具有较高的精度。结果表明,基于修正MCMC的端元可变的自动化解混算法在分解精度和稳定性方面均优于基于固定端元的混合像元分解方法。     

基于MODIS多时相数据的冬小麦种植面积提取方法研究

以河南省作为研究区域,采用冬小麦返青及拔节期间的高光谱数据MODIS-NDVI 16 d合成数据集,利用遥感手段对河南省冬小麦面积进行估测。利用剔除非耕地后的数据,使用最小噪声分离(MNF)的方法进行数据压缩处理,并基于连续最大角突锥模型的线性混合像元分解法进行估测计算。估测结果与当年河南省实际统计数据相比,在特殊气候影响下,其相对误差也仅在0～7%,说明这种方法提取效果较好,在农作物面积估测中具有较强的应用价值。     

农作物种植面积的改进型混合像元判别分析法提取

根据线性混合模型原理提出了利用低分辨率高光谱的遥感数据计算农作物种植面积的新方法,改进型混合像元判别分析法,并运用中分辨率成像光谱仪(MODIS)数据计算了江陵县中稻和棉花的种植面积.以当天TM数据的监督分类法得出的种植面积作为标准对此方法进行了详细比较,并与其他两种常规方法作物光谱特性差异法和监督分类法进行比较.结果表明,改进的混合像元判别分析法误差最小,运用在混合像元为特性的MODIS数据上比较合适;作物光谱特性差异法原理简单、计算方便,但小面积地物区分效果差;监督分类法误差最大,不适合运用在低分辨率高光谱的MODIS数据上.     

基于正交非负矩阵分解的高光谱遥感图像混合像元分解

像元分解是遥感图像信息挖掘的重要手段,非负矩阵分解模型应用于高光谱遥感图像混合像元分解时,分解的效果与算法所获局部最优解密切相关。本文将带正交性约束的非负矩阵分解用于光谱解混,保证了分解矩阵列向量的线性无关性,进而使分解所得端元光谱具有较大的独立性。通过试验分析,利用正交非负矩阵分解,实现了对1997年机载可见光及红外成像光谱仪(AVIRIS)高光谱图像的混合像元分解,结果表明,增加约束条件后的正交非负矩阵分解,能成功分离出6种端元光谱,解混出的端元光谱与参考光谱的光谱角距离更小,与真实地物的丰度谱图吻合度增强。     

基于IDL的混合光谱分解模型的实现

通过对混合光谱分解模型的研究,实现了基于IDL的线形混合光谱分解模型的开发,开发过程中实现了遥感数据的读取、混合像元的分解,最终得到了植被组分丰度、水体组分丰度和裸沙组分丰度解算结果的栅格数据。通过程序改写文件格式,成功将该数据接入到地理信息系统中,提取裸沙组分的丰度图,得到裸沙占地百分比专题数据,该数据为荒漠化评价的重要指标之一。     

基于改进的亚像元分解方法的高光谱海岸瞬时水边线提取

海岸线是多年平均大潮高潮所形成的海水和陆地分界线的痕迹线,遥感技术可以提供大范围的海岸线动态监测。传统的硬分类方法提取海岸瞬时水边线是基于像元级的基础上进行的,其提取的精度较低;然而利用亚像元分解方法在复杂海岸地带上提取海岸瞬时水边线,是一项既新颖又具有挑战性的任务。因此,提出一种改进的亚像元海岸瞬时水边线提取方法(Improved Sub-pixel Coastal Waterline,ISPCW)可以获得较高的海岸瞬时水边线提取精度。首先,使用了一种水体-植被-不透水层-土壤模型(Water-VegetationImpervious-Soil,W-V-I-S)用于检测和确定海岸地带的W-V-I-S混合像元和纯净端元光谱;随后使用全约束最小二乘法(Fully Constrained Least Squares,FCLS)估计W-V-I-S混合像元中水体丰度值;最后使用空间吸引力模型获得海岸瞬时水边线。在上海实验区中,采用EO-1高光谱数据,将ISPCW方法和传统的多端元光谱混合分析(Multiple Endmember Spectral Mixture Analysis,MESMA)、混合调谐匹配滤波法(Mixture Tuned Matched Filtering,MTMF)、连续最大角凸锥(Sequential Maximum Angle Convex Cone,SMACC)、能量约束最小化(Constrained Energy Minimization,CEM)混合像元分解方法和归一化水体指数(Normalized Difference Water Index,NDWI)进行对比。实验结果表明,ISPCW方法用于提取海岸瞬时水边线获得较好的效果,其精度达到0.38个像元,与MESMA、MTMF、SMACC、CEM和NDWI方法相比,精度分别提高了22.4%、33.3%、42.4%、43.2%和51.3%,可以更有效的应用于高光谱海岸瞬时水边线提取。     

作物品种区域试验非平衡资料的分析方法——单一性状的分析

本文运用混合线性模型的分析原理,提出了作物区域试验非平衡数据的统计分析方法。用MINQUE法估算各项方差分量,然后对品种效应的线性对比作显著性测验。品种稳定性分析采用Jackknife数值重复抽样方法,计算回归参数的估计值及其标准误,并通过分析回归参数置信区间来评价稳定性。作为分析区域试验非平衡数据的实例,分析了黄河流域棉花区域试验的皮棉产量。     

作物品种区域试验非平衡资料的分析方法——综合性状的分析

运用混合线性模型的分析原理,提出了作物区域试验非平衡数据的综合分析方法,用MINQUE法估算各性状的方差分量和成对性状的协方差分量,然后对品种效应的综合线性对比作显著性测验。对品种综合性状稳定性分析,用Jackknife数值重复抽样方法计算回归参数的估计值及其标准误,并通过分析回归参数置信区间来综合评价品种稳定性。作为综合分析区域试验非平衡数据的实例,分析了黄河流域棉花区域试验的纤维强度和皮棉产量。     

基于双年份三季相光谱混合分解的耕地变化遥感检测方法初步研究——以甘肃省民勤县为例

为切实保护耕地,基于遥感技术对不同耕地演化类型,包括不变耕地、新增耕地、撂荒耕地和退耕耕地进行识别和检测,以民勤县为例,采用2010和2015年2个年份的春、夏、初冬地物景观三季相特点的Landsat TM/OLI数据作为主要数据源。依据不同耕地演化类型的季相变异规律和内部要素特征选取具有物理意义的端元丰度值、丰度值差值建立2年份混合决策树划分不同耕地演化类型。同时对比分析在2010和2015年各自决策树土地利用/覆被分类结果后比较提取的耕地演化类型。结果表明:民勤县大部分耕地未发生变化,新增耕地在各个区域均有一定量的分布且主要分布在下游;退耕耕地大面积分布在坝区;撂荒耕地主要分布在沙漠绿洲过渡带。研究表明通过能够与地物先验知识关联的端元丰度值、特征端元丰度的差值建立决策树可以有效实现不同耕地演化类型的检测。误差矩阵精度评价结果显示,基于混合决策树耕地演化类型提取结果在总体精度上要高于分类后变化检测的结果。     

Airborne hyperspectral imagery and linear spectral unmixing for mapping variation in crop yield

Spectral unmixing techniques can be used to quantify crop canopy cover within each pixel of an image and have the potential for mapping the variation in crop yield. This study applied linear spectral unmixing to airborne hyperspectral imagery to estimate the variation in grain sorghum yield. Airborne hyperspectral imagery and yield monitor data recorded from two sorghum fields were used for this study. Both unconstrained and constrained linear spectral unmixing models were applied to the hyperspectral imagery with sorghum plants and bare soil as two endmembers. A pair of plant and soil spectra derived from each image and another pair of ground-measured plant and soil spectra were used as endmember spectra to generate unconstrained and constrained soil and plant cover fractions. Yield was positively related to the plant fraction and negatively related to the soil fraction. The effects of variation in endmember spectra on estimates of cover fractions and their correlations with yield were also examined. The unconstrained plant fraction had essentially the same correlations (r) with yield among all pairs of endmember spectra examined, whereas the unconstrained soil fraction and constrained plant and soil fractions had r-values that were sensitive to the spectra used. For comparison, all 5151 possible narrow-band normalized difference vegetation indices (NDVIs) were calculated from the 102-band images and related to yield. Results showed that the best plant and soil fractions provided better correlations than 96.3 and 99.9% of all the NDVIs for fields 1 and 2, respectively. Since the unconstrained plant fraction could represent yield variation better than most narrow-band NDVIs, it can be used as a relative yield map especially when yield data are not available. These results indicate that spectral unmixing applied to hyperspectral imagery can be a useful tool for mapping the variation in crop yield.     

具有混合故障模型的区间系统的可靠控制

从生态学视角来研究企业竞争的动态演化已成为一个研究热点.针对现有研究文献中只讨论二维系统的不足，以三个企业之间的竞争为例，构造了企业间竞争的三维模型，运用微分方程稳定性理论分析其稳定性，并由此揭示出企业间竞争的动力学机制.数值仿真结果表明，该三维模型能有效地模拟企业间竞争的动态演化规律.     

MINQUE法在遗传模型分析中的应用

介绍了应用ＭＩＮＱＵＥ法分析遗传模型的基本原理,阐述了近年来发展的新的遗传模型及其ＭＩＮＱＵＥ算法的应用概况。ＭＩＮＱＵＥ法能够无偏地分析非平衡数据,有效地分析种种复杂的遗传模型,尤其在估计混合模型中遗传效应的方差分量和成对性状的遗传协方差分量,以及对遗传效应进行线性无偏预测等方面具有重要的应用价值。