文档介绍：後旦大学硕士学位论文多通道遥感图像中混合像元的分解血蹬皇系统完成日期:壁垒望墨目日业:矗院专姓学校代码:学号:
摘要通常,多光谱和高光谱遥感图像是以像元为单位来检测和获取地物信息。由过一定方法,找出组成混合像元的各种地物种类的比例,则可解决混合像元问题,个问题作了大量研究,创新内容主要包括以下几部分:,来确定遥感图于遥感图像空间分辨率的限制,一个像元往往覆盖几十甚至几百平方米的地面范围,在其中可能包含着多种地物类型,这就形成了混合像元。混合像元问题不仅影响地物的识别和分类精度,而且是遥感技术向定量化发展的重要障碍。如果通提高定性和定量遥感精度。混合像元的精确分解在基于多光谱和高光谱遥感图像的高精度地物分类以及地面目标的检测和识别方面有重要应用价值。本文针对这疚奶岢鲆恢中碌囊8型枷窕旌舷裨7纸夥椒ǎü钚』恢执际条件的能量函数,可实现多通道遥感图像中混合像元更精确的分解。本文针对所提议的算法进行了模拟和实际数据的实验验证,并将结果与神经网络的分解结果进行了比较,结果表明,本文所提出的带约束条件的能量函数最小化方法在分解准确性和抗噪声能力方面要明显优于基于神经网络的分解方法。疚奶岢鲆恢质迪侄嗤ǖ酪8型枷窕旌舷裨Cし纸獾姆桨福梅桨缚梢不依靠地物光谱数据库或图像中纯地物像元的信息,通过非负矩阵分解琋姆椒ɡ创锏椒纸饣旌舷裨5哪康摹文中提出用主成分分析法像中端元氖浚⒃贜算法迭代过程中引入各端元百分比之和为一的约束条件。模拟和实际数据的实验结果表明,文中所提议的混合像元分解方案有非常好的分解准确性。疚奶岢隽艘恢指慕姆歉憾懒⒃7治,方法。传统的惴ǹ梢酝ü鄄獾降男藕判蛄蠿和混合模型罶求得独立源信号谝恍┣榭鱿拢瑂或蛄秸叨际欠歉旱缡滞枷。甈晏岢隽艘恢址歉旱腎算法,该算法假设源信号独立,通过对观测信号预白化得到僬业叫>卣蟆危佣保证∥×7歉海虾玫亟饩隽苏庋奈侍猓ǘ杂谠葱藕畔喙爻潭冉洗的情况不能适用。本文在深入分析该算法的基础上对该算法进行了相应的改进,通过引入去相关矩阵矗,对于即使相关程度较大的源信号,也可以将其较好地进行分解,并将该算法应用于混合像元盲分解。实验结果证明,改进后的算法是简单有效的。关键词:混合像元分解;神经网络:非负矩阵分解;非负独立元分析;主成分分析:约束条件第
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第一章前言研究的背景输和处理技术来研究地面物体及其与环境相互关系的现代技术科学。遥感信息的所谓遥感琑,即从远距离空间及外层空间的各种平台上,利用可见光、红外及微波等电磁探测仪器,通过摄影或扫描、信息感应、传主要特点是具有周期性、宏观性、实时性和综合性。遥感是本世纪六十年代发展起来的新兴综合技术,它与空间、电子光学、计算机、地学等科学技术紧密相关,是现代科学的一个重要组成部分,是研究地球资源环境的最有力的技术手段之一。遥感技术广泛渗入各地区和各业务部门,应用研究涉及的领域广、类型多,既有专题性的,也有综合性的,包括在农业生产研究、作物估产、国土资源调查、土地利用与土地覆盖、海洋、环境监测、军事侦察等方面都有着越来越广泛的应用。遥感是利用遥感器从空中来探测地面物体性质的,它根据不同物体对波谱产生不同响应的原理,识别地面上各类地物,具有遥远感知事物的意思。也就是利用地面上空的飞机、飞船、卫星等飞行物上的遥感器收集地面数据资料,并从中获取信息,经记录、传送、分析和判读来识别地物。按照可利用的电磁波的光谱段可将遥感分为以下三种类型。可见光/反射红外遥感,主要指利用可见光..⒚和近红外..⒚波段的遥感技术统称。热红外遥感,指通过红外敏感元件,探测物体的热辐射能量,显示目标的辐射温度或热场图像的遥感技术的统称。微波遥感,指利用波长撩椎绱挪ㄒ8械耐吵啤遥感技术主要特点为:苫袢〈蠓段葑柿稀R8杏煤缴惴苫尚懈叨任鬃笥遥降卫星的卫星轨道高度达鬃笥遥佣杉笆被袢〈蠓段У男畔ⅰ@纾一张陆地卫星图像,其覆盖面积可达蚨嗥椒焦ɡ铩U庵终故竞旯劬跋蟮耐枷瘢对地球资源和环境分析极为重要。袢⌒畔⒌乃俣瓤欤芷诙獭S捎谖佬俏频厍蛟俗#佣芗笆被袢所经地区的各种自然现象的最新资料,以便更新原有资料,或根据新旧资料变化进行动态监测,这是人工实地测量和航空摄影测量无法比拟的。例如,气象卫星每天能收到两次图像,卫星每分钟获得同一地区的图像。袢⌒畔⑹芴跫拗粕佟T诘厍蛏嫌泻芏嗟胤剑匀惶跫6窳樱第
遥感图像数据处理类难以到达,如沙漠、沼泽、高山峻岭等。采用不受地面条件限制的遥感技术,卫星的图像,一幅覆盖住千米地面面积,像元空间分辨率为米,其数据量约为×H艚个波段全部送入计算机,其数据量从遥感图像中获取信息的步骤主要包括图像的恢复,图像的增强和图像的分督分类两种。有监督分类是选择有代表性的场地,取其光谱特性作为分类标