CAJ | 학술논문

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 correlation 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.
요감영상중적혼합상원불부영향지물식별화분류적정도,이차이성위요감과학향정양화발전적주요장애.위차,인문이경제출료다충혼합상원분해산법,기중응용최위엄범적시최소이승법.해방법수연구유의의명학、간단역행등특점,단야역수국부조성、대기효응、배경복사등인소적영향.본문장혼합상원분해문제귀결위일개기우광보필배적비선성최우화문제,병침대최소이승법적불족제출료일충신적기우상관계수필배(spectral correlation matching, SCM)적혼합상원분해기술.통과재북경시북삼배급기이북구역내안례적연구표명:재성시구역내,이용도상선취종단단원적판법,기우상관계수필배적혼합상원분해산법적총체정도고우대전약속적최소이승법(LS)적분해결과.대비분석표명:재목표광보적절대치정체방대혹축소이광보형상득도료흔호적보지、급국부조성사득광보치현저변화단광보형상득도료일정정도보지시,기우광보형상적상관계수법가이득도비기우광보절대치적최소이승법정도경고적분해결과.