高光譜遙感混合像元端元提取研究及應用.pdf

1、高光譜遙感技術的核心依據是地物對電磁波的發(fā)射、吸收與反射特性。高光譜遙感就是最大限度地提高光譜分辨率，以光譜差異為核心依據實現地物精細分類的新興遙感技術。正因為其光譜分辨率高、波段數多、數據量大的特點，高光譜遙感數據的空間分辨率往往不夠高。混合像元普遍存在于高光譜遙感影像中，一定程度上阻礙了分類精度的提高?；旌舷裨纸馐沁M一步提高高光譜遙感分類精度必須面對的問題。混合像元分解分為端元提取和光譜解混兩個過程，本文著重對端元提取進行了研究，

2、并將提取的端元應用到光譜解混模型中，對光譜解混結果進行了對比分析。
　　高光譜遙感影像數據中的像元在光譜空間中呈凸面幾何分布，而端元就位于凸面幾何體的頂點位置，這是端元提取的理論基礎。本文介紹了現有的光譜混合模型和端元提取方法，并指出了每種模型方法的優(yōu)缺點，并用PPI算法進行了端元提取，利用線性波譜分離技術進行了完整的光譜解混。
　　本文以最大距離法為基礎，針對該方法在提取初始端元上的不足，深入研究端元像元的光譜特性，將其轉

3、化為數學中的坐標進行分析，發(fā)現了端元具有的坐標特性，從而得出一種快速識別初始端元的方法，提取了五種礦物的端元波譜。用純像元指數和波段分析工具對端元波譜進行了驗證，并進行了光譜解混。
　　同時，考慮了遙感影像在獲取和處理過程中產生的誤差，引入距離閾值概念，旨在提取與端元距離小于距離閾值的像元組成一組樣本，求這些樣本的平均光譜來代替原始端元。將這些平均光譜與USGS光譜庫中對應礦物波譜進行匹配，證明了平均光譜的相似度較單一像元的端元有