混合像元分解研究综述

　　　　　　　　　　　　　　　　林　业　科　技　情　报　　　　　　　　　　2007Vol139No11 2

混合像元分解研究综述

惠巍巍　衣德萍　廖彩霞　曲　林

(东北林业大学)

[摘　要]　混合像元是遥感领域研究的热点,混合像元的问题若得不到很好的解决,将会给遥感的后续应用研究带来较大的误差。本文简要介绍目前国内混合像元的主要分解方法:有线性光谱混合模型、非线性光谱混合模型、模糊监督分类法和神经网络模型分类法,并对其优缺点进行了简要说明。[关键词]　遥感;混合像元;分解;模型;综述

TheStudyOfDecomposingMixElement

HuiWeiwei　YiDeping　LiaoCaixia　QuLin

(NortheastForestryUniversity)

Abstract:Mixelementisahotspotinthedomainofremotesensing.failedsmixelementwillbringaboutbigerrorsinthefollowingappliedresearchoftheremotemaindecompositionmethodofthepresentdomesticmixelement1Therearelinear-spectrummixmodel,thefuzzysurveillanceclassificationandtheneuralnetwthenitexplainstheiradvantagesandshortcomings.

Keywords:remote;;model;summary

1　引言

由于传感器空间分辨率的限制以及地物的复杂多样性,混合像元普遍存在遥感图像中,对地面地物分布比较复杂的

区域尤其如此。如果将该像元归为一类,势必会带来分类误差,导致精度下降,不能反映真实的地物覆盖情况。如果每一混合像元能够分解而且它的端元组分占像元的丰度能够求得的话,分类将更精确。光谱分解技术,就是假设某一像元的光谱是由有限几种地物的光谱曲线按某种函数关系和比例混合而成,分解的目的就是通过某种分析和计算,估计出光谱混合方式和混合像元包含的光谱成分及相应比例。2　光谱混合模型

近年来,研究人员提出了许多有效的混合像元分解方法,概括起来,主要有线性光谱混合模型、非线性光谱混合模型、模糊监督分类法和神经网络模型分类法。211　线性光谱混合模型

线性光谱混合模型是利用一个线性关系表达遥感系统中一个像元内各地物的类型、比例与地物的光谱响应。它的基本假设是,组成混合像元的几种不同地物的光谱以线性的方式组合成混合像元的光谱,即假定混合像元内各个成分光谱之间是独立的。模型如下:

ρ(λρ(λi)=ΣFjj(λi)+εi)

j=1m

等。

线性光谱混合模型是建立在像元内相同地物都有相同的光谱特征以及植被指数线性可加性基础上的,优点是构模简单,其物理含义明确,理论上有较好的科学性,对于解决像元内的混合现象有一定的效果。该模型中最关键的一步是获取各种地物的参照光谱值,即纯像元下某种地物的光谱值。但在实际应用中各类地物的典型光谱值很难获得,而且计算误差较大,应用困难。同时该模型还存在一些限制,它认为某一像元的光谱反射率仅为各组成成分光谱反射率的简单相加;而事实证明在大多数情况下,各种地物的光谱反射率是通过非线性形式加以组合的。另外,如像元内因地形造成的同物异谱、同谱异物现象存在,则应用效果更差。212　非线性光谱混合模型

为了克服线性光谱混合模型的不足,许多学者利用非线性光谱混合模型对野外光谱进行描述。非线性和线性混合是基于同一个概念,即线性混合是非线性混合在多次反射被忽略的情况下的特例。

非线性光谱模型最常用的是把灰度表示为二次多项式与残差之和,表达式如下:

DNb=f(Fi,DNi,b)+εb

ΣFl=1

l=1L

式中:j=1,2,……,m像元组分;i=1,2,……,n光谱通道;Fj

ε(λ为各像元组分在像元中所占的视面积比,为待估参数;i)为第i个光谱通道的误差项。

假设上述公式中组成混合像元的端元光谱是完整的,则方程受下列条件限制:

ΣFj=1,且FjΕ0

j=1m

式中:f是非线性函数,一般可设为二次多项式;Fi表示第i种典型地物在混合像元中所占面积的比例;b为波段数。

因为该模型是非线性的,一般无法进行直接求解。所以,必须采用迭代解法。常用的非线性最小二乘迭代算法有三种:高斯一牛顿法;修正的高斯一牛顿法;阻尼最小二乘法。各种解算方法各有优缺点,可根据具体情况采取不同的方法。

利用非线性模型计算出的结果均要比用线性模型计算

常见的模型解算方法有因子分析法、不带约束的最小二乘法

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出的结果要好,然而由于残差误差的影响,这些结果仍然不理想,并且计算较复杂。213　模糊监督分类法

模糊监督分类由FangjuWang提出,计算简便,可实现对像元特性的深入定量分析,因此应用价值较高。其基本原理是将各种地物类别看成模糊集合,像元为模糊集合的元素,每一像元均与一组隶属度值相对应,隶属度也就代表了像元中所含此种地物类别的面积百分比。先选择样本像元,根据样本像元计算各种地物类别的模糊均值矢量和模糊协方差矩阵。每种地物的模糊均值矢量μc3为:

μc3=n

Σfc(Xi)

i=1

Σfc(Xi) Xi

n

模糊协方差矩阵Σc为:

Σc3=Σfc(Xi-uc3) (Xi-uc3)T

Σfc(Xi)

i=1n

n

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络操作的基本单元,它模拟人脑神经元的功能。一个处理单

元有多个输入及输出路径。输入端模拟人脑神经的树突功能,起到信息传递的作用;输出模拟人脑 …… 此处隐藏：2114字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……