混合像元形成的机理:在一个瞬时视场内 (IFOV)，有多种物质成分存在的空间混合;在一个瞬时视场内，由于地形和物体阴影引起的照度差异;不同像元之间的交叉辐射;大气传输过程中的混合效应;遥感仪器本身的混合效应。2、混合像元分解方法 光谱图像的混合像元分解有两个基本目的：确定组成混合像元的基本地物和计算各个基本地物...
涉及研究区高光谱影像读取、评估矿物种类数目、提取矿物端元光谱、利用光谱库进行识别、评估矿物含量、数据处理、矿物图可视化、结果输出等。 2.木材含水量算法案例:采用回归学习器对森林木材样品数据含水量进行定量分析,涉及高光谱数据读取、写入、高光谱回归分析数据整理,回归学习器,随机森林、线性、支持向量机等含水量评...
混合像元分解通过获取像元中纯净地物的光谱信号(“端元”),并分析出各类端元在像元内所占的比例(“丰度”)。具体而言,对于线性混合像元分解,需要估算出场景内不同地物端元的个数,以及计算各像元内各端元类型对应的丰度值。 基本步骤 一、端元提取 像元纯度指数(PPI): PPI算法的基本思想是通过多次随机投影的方法,找出...
高光谱遥感影像混合像元分解.pptx 8.1混合分解的定义：1）混合像元在高光谱遥感影像中普遍存在。2）求解每一混合像元的覆盖类型组分比例值，也就是求取端元百分含量（丰度）。3）解决了因混合像元的归属而产生的错分、误分问题，分类将更加精确。线性光谱混合 非线性光谱混合 8.2混合像元分解技术 •把像元的反射...
高光谱图像混合像元分解 由于遥感器有限的空间分辨率与自然界地物的复杂性、多样性之间的矛盾,混合像元普遍存在于遥感图像中。混合像元指的是在单一像元内包含两个或更多纯地物类型,该像元记录的信息是这个像元覆盖区域内全部纯地物光谱信息的综合叠加。利用遥感图像处理分析的方法解决混合像元问题的过程称为混合像元分解或...
03)高光谱地物识别 04)高光谱混合像元分解 练习2 (1)使用DISPEC 对光谱库数据进行光谱吸收特征分析 (2)使用ENVI的沙漏程序对资源02D高光谱卫星数据进行混合像元分解 高光谱开发基础(Python) Python编程介绍 01)Python简介 02)变量和数据类型 03)控制结构 ...
高光谱遥感,混合像元分解,深度学习, 机器学习, 深度神经网络, 遥感智能解译, 亚像元解译 遥感学报NRSB 由于受空间分辨率限制,混合像元问题始终限制着高光谱遥感在精细化地物信息提取工作中的作用。随着深度学习的兴起,其出色的特征学习和预测能力已使...
混合像元分解研究现状 早期研究方法 早期的研究主要采用端元提取和丰度反演的方法进行混合像元分解。端元提取的方法主要基于空间和光谱的统计分析，从高光谱数据中提取出纯像元；丰度反演的方法则是基于线性混合模型，通过优化算法反演出各纯像元的丰度。VS 近期研究方法 近年来，随着深度学习技术的发展，越来越多的研究开始...
综上所述,优化端元提取方法的高光谱混合像元分解可以使用统计学方法进行自动化的端元提取,同时考虑空间信息和光谱非线性效应等因素。通过合理选择混合像元数量和采用反混叠技术,可以提高分解结果的准确性和可靠性,从而更好地应用于地物信息提取和环境监测等领域。©...
高光谱混合像元分解的研究现状 混合像元分解,其主要步骤为数据的降维、端元提取、丰度估计[3]。 现有的比较经典的高光谱混合像元分解方法主要包括: (1)最小二乘 最小二乘算法是解混中运用较为广泛的,其实主要是用来丰度估计,本文也会在下面具体介绍方法和实验,对于精度要求不高的解混完全可使用最小二乘,但如果精度...