混合像元分离的研究进展     

卫建军  李新平  赵东波  梁伟 《水土保持研究》2006,13(5):103-105

遥感成像中混合像元的产生是不可避免的,它的存在严重影响了遥感影像的解译精度,是传统的像元级遥感分类和面积量测精度难以达到实用要求的主要原因。介绍了混合像元存在的普遍性及对其研究的重要性,重点阐述了线性模型、概率模型、几何光学模型等几种分离方法及其它们各自的特点并对它们目前存在的不足和以后要重点研究的内容进行了讨论。最后,指出了现有研究的不足并对今后研究的重点问题给出了建议。  相似文献   

田间作物杂草识别的最优遥感测量尺度   总被引：1，自引：1，他引：0  

李颖  陈怀亮 《农业工程学报》2013,29(16):159-165

遥感分类识别精度受测量尺度的制约。为克服现有最优测量尺度选择方法存在的问题,该文提出一种基于光谱角匹配的最优测量尺度选择方法。该方法将每个像元的光谱看作其所属地物类别参考光谱叠加混合像元与光谱变异性的净效应的总和,计算不同空间分辨率下像元光谱与其所属地物类别参考光谱的光谱角,用以衡量混合像元与光谱变异性净效应的大小,当光谱角最小时说明混合像元与光谱变异性的净效应最小,此时的遥感测量尺度即为最优尺度,并在1幅实例数据中实现了该方法,利用基于光谱角匹配的尺度选择方法得到了最优遥感测量尺度,通过试验证明在该尺度下进行分类识别时精度优于比其更大或更小的尺度,验证了本研究提出的最优空间分辨率选择方法的可靠性。将该实例数据中的目标地理实体对象化,从理论上分析了目标对象的面积和形状指数与最优遥感测量尺度之间的关系。该研究为田间作物杂草遥感识别提供了一种有效的最优测量尺度选择方法,可为当前变量作业中田间数据获取工作提供参考,对于推动遥感测量尺度选择研究也具有积极意义。  相似文献