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《山东农业大学学报(自然科学版)》2017,(2)
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。 相似文献
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为了充分利用中等分辨率遥感影像的空间、纹理和光谱信息,解决影像中存在的大量混合像元问题,提高多端元光谱混合分析方法的效率,本文提出了基于面向对象的多端元光谱混合分析方法。首先利用面向对象的分析方法对研究区遥感影像进行分类,得到分类结果图;然后对分类结果图中包含多种土地覆盖类型的对象进行多端元光谱混合分析,获得各土地覆盖类别的丰度图及分解残差图;最后对基于面向对象的多端元光谱混合分析结果与多端元光谱混合分析结果进行对比分析。结果表明,基于面向对象的多端元光谱混合分析方法能够得到比较连续且和实际地物分布较为吻合的分析结果,其分解精度和效率优于多端元光谱混合分析方法。该方法可更有效地提取地表覆盖信息,为研究区域性生态环境变化、模拟分析提供了有效的信息提取方法。 相似文献
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以土地利用为基础的多伦县沙质荒漠化评价遥感信息模型 总被引：2，自引：0，他引：2
从土地利用的角度对荒漠化进行分类与评价,建立以土地利用类型为基础的荒漠化评价指标体系.利用高分辨率卫星影像修正线性光谱混合分解模型分解的TM影像植被分量,建立适于提取干旱半干旱地区植被覆盖度的模型来提取植被信息;利用线性光谱混合分析模型计算裸沙占地百分比;用实测数据与热惯量进行拟合,按不同的土地利用类型分别建立拟合方程反演土壤含水率;引入遥感代用指标获得土壤氧化铁含量;采用目视解译获得土壤质地的编码图并进行影像化.获取每个像元全部评价因子的指标值,在现有荒漠化评价方法的基础上,建立以像元为单位的荒漠化评价定量化遥感信息模型并与高尚武模型沙漠化评价结果进行对比.结果表明;建立的评价模型总体精度达90.3%,较高尚武模型提高21.6%,尤其在评价耕地时,精度提高35%,体现了分土地利用类型进行评价的科学性.所建立的遥感信息模型评价土地荒漠化是可行的. 相似文献
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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%。 相似文献
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基于线性光谱混合模型的遥感影像枇杷树信息提取 总被引：1，自引：2，他引：1
阐述了线性光谱混合模型及其在遥感专题信息提取方面的优势,并以枇杷重要产地莆田市常太镇为对象,选用ETM卫星影像,利用线性光谱混合模型提取枇杷树信息,绘出枇杷树的丰度图,据此估计出枇杷的种植面积,最后对提取结果进行了验证,实验证明了该方法提取枇杷树信息的有效性。 相似文献
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基于高光谱数据的光谱指数法是快速、无损、估算大面积草地叶绿素含量的有效手段,但是背景光谱和冠层结构始终作为干扰估算精度的主要因素而存在。本研究将高光谱混合像元解混方法应用于叶绿素含量估测的光谱指数中,利用基于光谱库的稀疏解混法分解混合像元,得到纯净的草地像元光谱。在此基础上,结合Hyperion影像和HSI影像的光谱特征,提出了HTCI(Hyperion/HSI terrestrial chlorophyll index)估算叶绿素含量。通过对试验结果的分析,证实本方法相较于其他单一光谱指数算法,该方法能够有效地降低背景干扰,具有更高的测算精度。 相似文献
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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. 相似文献
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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. 相似文献
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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. 相似文献
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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。 相似文献
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[目的]研究洱海流域不透水面遥感信息提取技术,以期开发水污染形成时空过程动态模拟平台。[方法]采用线性光谱分离技术,实现V-I-S模型求解,从2009年Landsat5的TM数据中对洱海流域进行不透水面遥感信息提取,利用植被、高反照度、低反照度和裸土4种最终光谱端元的线性组合,模拟TM波谱特征,并对其分布范围、空间特征等进行了分析。[结果]中等分辨率影像适合于流域尺度的不透水面提取,其结果可靠、精度较好。[结论]该研究结果为选择洱海非点源污染的调控策略、协调经济发展与环境保护的关系提供了决策依据。 相似文献
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洱海流域不透水面遥感信息提取技术研究 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的]研究洱海流域不透水面遥感信息提取技术,以期开发水污染形成时空过程动态模拟平台。[方法]采用线性光谱分离技术,实现V-I-S模型求解,从2009年Landsat5的TM数据中对洱海流域进行不透水面遥感信息提取,利用植被、高反照度、低反照度和裸土4种最终光谱端元的线性组合,模拟TM波谱特征,并对其分布范围、空间特征等进行了分析。[结果]中等分辨率影像适合于流域尺度的不透水面提取,其结果可靠、精度较好。[结论]该研究结果为选择洱海非点源污染的调控策略、协调经济发展与环境保护的关系提供了决策依据。 相似文献
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库布齐沙漠北缘不同人工灌木林地土壤肥力质量状况 总被引：2，自引：0，他引：2
在库布齐沙漠北缘杭锦旗段选择柠条、沙柳、花棒和杨柴等4种人工灌木林为对象,以流动沙地为对照,研究不同人工灌木林下土壤理化性质、微生物数量和酶活性特征及其相互间的关系,并运用综合指数法对各人工灌木林土壤综合质量进行评价。结果表明:1）总体上,各人工灌木林地土壤容重、蒸发速率和pH值低于流沙地,土壤含水量、入渗率、田间持水量、总孔隙度、速效N、速效P、速效K和有机质含量高于流沙地,土壤盐分与流沙地无显著差异,不同人工灌木林对土壤理化特性的改善存在差异。2）各人工灌木林地土壤酶活性均强于流沙地,总体而言,柠条林地和沙柳林地的建植对土壤酶活性影响较大,花棒林地和杨柴林地的建植对土壤酶活性影响较小。磷酸酶与脲酶、蔗糖酶、多酚氧化酶呈极显著正相关,蔗糖酶与脲酶、多酚氧化酶间极显著正相关。3）各人工灌木林土壤微生物数量均显著多于流沙地,柠条和沙柳林地土壤微生物数量多于花棒和杨柴林地;各类人工灌木林地和流沙地土壤中放线菌数量最多,细菌数量次之,真菌数量最少。细菌、真菌和放线菌间无显著相关性;细菌除了与脱氢酶相关性较低外,与其他酶均极显著正相关;真菌仅与多酚氧化酶显著负相关;放线菌与脲酶、蔗糖酶、磷酸酶显著正相关。 4）各人工灌木林地和流沙地土壤肥力高低为柠条林地＞沙柳林地＞花棒林地＞杨柴林地＞流沙地,人工灌木林的营造改善了土壤理化特征和生物学性质,显著地提高了流沙地土壤肥力质量,营造柠条林效果最佳。 相似文献
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基于机载高光谱端元提取分析棉花生长期光谱变化 总被引：1，自引：0，他引：1
【目的】棉花在不同生长期的波谱曲线变化具有规律性,研究其时间序列上的反射光谱变化趋势与规律并监测长势,为基于无人机多光谱、高光谱遥感的作物长势监测提供借鉴和参考。【方法】使用多旋翼无人机搭载Rikola高光谱成像仪,获取棉花从花期到后期之间的高光谱影像。使用纯净像元指数算法和最大单形体体积算法进行端元提取,并以SR-3500光谱仪采集的地面光谱曲线为标准,光谱角度为评价指标,依次从端元提取算法效果、不同航高数据对比、光谱相关性、多期光谱曲线变化趋势等分析。【结果】最大单形体体积算法在60、80、100 m航高下波谱角度结果分别为0.065 8、0.065 9、0.067 7,相较于纯净像元指数算法结果更接近地面光谱仪数据,具有较优的相关性(R2均在0.99以上),且能更好地提取小样本端元。航高对端元提取的影响较小,同种算法在不同航高下提取结果差异均在2%以下。不同生长期棉花波谱曲线变化呈规律性,吸收谷与红边值在7月中旬到达峰值。标准植被指数与比值植被指数在7月上中旬达到最大值(0.841 7、11.630 5),增强型植被指数、差值植被指数、优化土壤调节植被指数在7月中下旬达到最大值(0.818 9、0.501 3、0.501 2)。【结论】最大单形体体积算法可较好的从棉花高光谱影像中提取出棉花波谱曲线,且100 m为较优的无人机数据采集航高。棉花在7月光合作用最大,对红光的强吸收、近红外波段强反射现象最为明显。 相似文献
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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。 相似文献
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通过弃耕砂田人工造林试验,并且以相邻的农作物砂田和原生地裸地为对照,对弃耕砂田造林地土壤水分生态进行观测研究,结果表明:在整个观测期内,弃耕砂田灌木造林地0～40 cm层土壤含水量平均为12.6%,与农作物砂田、原生地裸地含水量相比,分别高出9.5%和40.7%,这说明弃耕砂田的保水效果虽较新砂田有所下降,但较原生地裸地仍具有较好的水分保持能力;在整个生长期内,弃耕砂田灌木造林地土壤水分变化虽有上下波动,但总体呈下降趋势,7月份达到最低.而经过8～9月雨季后,土壤含水量得到补充而快速增加;与对照相比,弃耕砂田灌木造林地土壤含水量在(0～10 cm)与农作物砂田和原生地裸地差异不大,但在10～40 cm层的土壤含水量均高于农作物砂田和原生地裸地.观测研究初步表明,弃耕砂田具有植被恢复与利用必要的水分基础条件. 相似文献
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高光谱遥感光谱特征明显,单纯利用其光谱优势难以达到影像分类精度要求,特别是区分植被精细类别。为了进一步提高Hyperion高光谱影像分类精度,研究加入包含区域亮度变化及结构特征的纹理信息,试图提高分类精度。以杭州市余杭区百丈镇为试验区,首先提取研究区道路、建筑物、农田、毛竹Phyllostachysedulis林、马尾松Pinusmassoniana林和栎类Quercus等7种类型的端元光谱,然后对端元进行线性光谱分离,利用二阶概率矩阵对线性光谱分离出的8个波段提取纹理特征,最终结合线性分离后的端元光谱实现分类。结果表明：纹理信息融入后分类结果较单源信息光谱角制图和单源信息支持向量机方法有明显的改善,建筑物精度分别提高了34．13％和17．16％,农田提高了19．71％和9．24％,马尾松则改善了27．09％和5．42％,栎类精度提高了近3．00％和10．00％,且一定程度上避免了椒盐效应。采用光谱与纹理信息结合的方法对Hyperion高光谱影像分类是可行的。分类过程中端元的提取、纹理分析时特征向量的组合及纹理移动窗口大小的选择对分类结果起重要的作用。图6表1参19 相似文献