针对该问题,本文提出了基于亚像元分解的森林火点检测算法。首先通过 改进的上下文火点识别法进行火点判识,判别影像中林火范围。通过光谱解混确定含典 型线状地物的混合像元,利用丰度图像提供的信息将地物类别标签分配到每个亚像元中, 基于空间相关性理论构建线性优化模型,获得亚像元定位结果,准确定位到火点所在经 纬度...
中科院青藏高原研究所环境变化与多圈层过程团队张寅生研究员等从概率论角度,引入积雪覆盖概率作为积雪深度的降尺度因子,采用新发展的具有时空统计学意义的亚像元时空分解算法,开展雪深产品的空间与时间降尺度研究。
基于亚像元分解的不透水表面与植被覆盖空间分异测度—以深圳市为例 8. EOS-MODIS Pixel Component Unmixing and Its Application; EOS-MODIS像元组分分解及其应用 9. An Automatic Classification Model of Remote-Sensing Image Based on Pixel Information Decomposition Combined with Decision Tree; 像元信息分解和...
根据植被-不透水表面-土壤(VIS)三角概念模型,以深圳市2005年Landsat TM影像为数据源,利用线性光谱混合模型进行亚像元分解,以获取不透水表面比例与植被覆盖度的空间分布。在此基础上采用分区统计、格局指数、空间自相关分析等方法对研究区不透水表面与植被覆盖景观的空间分异进行测度。研究结果表明:与常规景观分类相比,基...
研究结果表明:与常规景观分类相比,基于亚像元分解的不透水表面与植被覆盖提取方法具有更高的精度,并可以表征地表覆盖的生物物理组分构成特点;深圳市不透水表面与植被覆盖在空间上显示出较强的空间自相关特性,其中植被覆盖表现的聚集特性更为显著.各区的平均不透水表面比例及空间构型有所差异,受到自然条件与城市化发展方式...
在国家重点研发计划“冰冻圈和极地环境变化关键参数观测与反演”第一课题“冰冻圈关键参数多尺度观测与数据产品研制”的资助下,中科院青藏高原研究所环境变化与多圈层过程团队张寅生研究员等从概率论角度,引入积雪覆盖概率作为积雪深度的降尺度因子,采用新发展的具有时空统计学意义的亚像元时空分解算法,开展雪深产品的空间与...