基于光譜特征的高光譜豐度估計(jì)模型研究.pdf

1、目前，高光譜遙感技術(shù)已經(jīng)被廣泛地應(yīng)用在越來(lái)越多的領(lǐng)域中，比如溢油分析和綠色植物葉綠素估計(jì)。然而混合像元一直是該類(lèi)問(wèn)題研究中的一個(gè)難點(diǎn)問(wèn)題。為了分解混合像元，人們常常采用原始的最小二乘法。然而該方法的計(jì)算過(guò)程涉及到大量的矩陣運(yùn)算，特別是對(duì)于含有大量波段的高光譜圖像，獲得我們需要的結(jié)果會(huì)花費(fèi)很長(zhǎng)的時(shí)間，使得該類(lèi)方法不適用于實(shí)時(shí)性要求較高的場(chǎng)合。
　　 基于對(duì)該問(wèn)題的考慮，本文完成了一種新型快速端元豐度估計(jì)模型的搭建，并將其命名為基于

2、光譜特征的豐度估計(jì)模型AEMSC(Abundance Estimation Modelbased on Spectral Characteristics)。本文所做的主要工作有如下幾個(gè)方面:
　　 首先，通過(guò)計(jì)算歸一化光譜角距離NSAM和歸一化光譜信息散度NSID來(lái)完成模型的搭建。利用合成的模擬數(shù)據(jù)，先計(jì)算混合像元與端元間的NSAM和NSID值，這樣就可以將其與對(duì)應(yīng)的豐度值在坐標(biāo)系中描點(diǎn)。然后，根據(jù)高次曲線(xiàn)擬合方式對(duì)兩者的關(guān)系進(jìn)

3、行擬合，以獲得基于光譜特征的豐度估計(jì)模型AEMSC。
　　 其次，為了測(cè)試和驗(yàn)證模型的正確性，論文進(jìn)行了油膜光譜曲線(xiàn)采集實(shí)驗(yàn)。選取不同數(shù)量的擬合樣本搭建豐度估計(jì)模型，分別都得到一個(gè)預(yù)測(cè)誤差值，從而獲得不同擬合樣本數(shù)量所對(duì)應(yīng)的誤差變化曲線(xiàn)，用以分析誤差隨擬合樣本數(shù)量的變化趨勢(shì)，從而更合理地選擇樣本數(shù)量。
　　 最后，將該模型應(yīng)用在蓬萊19-3C平臺(tái)實(shí)際高光譜溢油圖像上。預(yù)處理之后，分解其中的一小部分混合像元點(diǎn)就可以完成豐度