基于相关系数匹配的混合像元分解算法

编号 zgly0001591122

文献类型 期刊论文

文献题名 基于相关系数匹配的混合像元分解算法

作者 杨伟  陈晋  松下文经  宫鹏  陈春晓 

作者单位 环境演变与自然灾害教育部重点实验室北京师范大学资源学院  环境演变与自然灾害教育部重点实验室北京师范大学资源学院  日本筑波大学地球科学系  遥感科学国家重点实验室中国科学院遥感应用研究所  环境演变与自然灾害教育部重点实验室北京师范大学资源学院  北京100875  北京100875  筑波305-8572  日本  北京100101  北京100875 

母体文献 遥感学报 

年卷期 2008年03期

年份 2008 

分类号 TP751.1 

关键词 混合像元分解  光谱匹配  最小二乘法  非线性优化 

文摘内容 遥感影像中的混合像元不仅影响地物识别和分类的精度,而且已成为遥感科学向定量化发展的主要障碍。为此,人们已经提出了多种混合像元分解算法,其中应用最为广泛的是最小二乘法。该方法虽然具有意义明确、简单易行等特点,但也易受局部噪声、大气效应、环境辐射等因素的影响。本文将混合像元分解问题归结为一个基于光谱匹配的非线性最优化问题,并针对最小二乘法的不足提出了一种新的基于相关系数匹配(spectral corre- lation matching,SCM)的混合像元分解技术。通过在北京市北三环及其以北区域内案例的研究表明:在城市区域内,利用图像选取终端端元的办法,基于相关系数匹配的混合像元分解算法的总体精度高于带全约束的最小二乘法(LS)的分解结果。对比分析表明:在目标光谱的绝对值整体放大或缩小而光谱形状得到了很好的保持、及局部噪声使得光谱值显著变化但光谱形状得到了一定程度保持时,基于光谱形状的相关系数法可以得到比基于光谱绝对值的最小二乘法精度更高的分解结果。