基于MODIS遙感數(shù)據(jù)的混合像元分解技術(shù)與方法研究.pdf

1、遙感圖像空間分辨率越低，一個像元內(nèi)包含多類不同性質(zhì)目標(biāo)的幾率就越大。目前流行的中高分辨率遙感數(shù)據(jù)，特點是測量精度高，但數(shù)據(jù)價格較貴、獲取困難；而低分辨率數(shù)據(jù)的覆蓋范圍廣，費用低廉，如MODIS遙感數(shù)據(jù)，但由于其空間分辨率較低，遙感圖像中存在著大量的混合像元，傳統(tǒng)的遙感圖像分類方法并不考慮這一問題，結(jié)果導(dǎo)致所占面積較小的地物類型被錯分到其它類別中去，土地覆蓋分類時常造成一定的誤差。然而目前的混合像元分解研究中常用的數(shù)據(jù)是NOAA/AVHR

2、R或者Landsat TM/ETM遙感數(shù)據(jù)，基于MODIS遙感數(shù)據(jù)進行光譜混合分析的研究較少。針對以上問題，本文以鄭州市為例，選用線性混合像元分解模型對MODIS遙感數(shù)據(jù)進行混合像元分解研究。 本文首先探討了MODIS數(shù)據(jù)格式和預(yù)處理，技術(shù)分析、總結(jié)了常用的混合像元分解模型，通過MNF變換、散點圖以及引入PPI純凈像元指數(shù)確定端元組分，并采用最小包含法和地理影像空間選擇法兩種方法求取端元組分反射率，而后將兩種方法求得的端元組分光

3、譜值代入到線性模型公式中，分別用帶有約束和不帶約束的最小二乘法求解，得出每種地物類型的百分比(豐度)以及RMS誤差。結(jié)果顯示，使用幾種方法進行的混合像元分解結(jié)果的RMS均值都小于0.003，與解譯好的TM結(jié)果相比較，綜合評價，地理空間的約束法得出的結(jié)果是最好的。最后用傳統(tǒng)的監(jiān)督分類法和非監(jiān)督分類法對原遙感圖像進行分類，結(jié)果表明非監(jiān)督分類法效果最差，監(jiān)督分類要優(yōu)于非監(jiān)督分類，但兩種分類結(jié)果都滿足不了要求。若要使分類更加精細(xì)，還需運用經(jīng)過對