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应用线性混合模型遥感监测冬小麦种植面积
武永利;王云峰;张建新;栾青
【期刊名称】《农业工程学报》
【年(卷),期】2009(025)002
【摘要】中分辨率成像光谱仪(MODIS)具有多光谱、多时相以及免费接收使用的优势.该文利用冬小麦返青期间的MODIS多光谱数据,采用传统的监督分类和阈值方法研究冬小麦种植区域的分布情况,同时针对遥感像元多为混合像元的特点,重点将线性混合像元分解技术应用于冬小麦种植面积的分解计算研究.比较不同分类方法对冬小麦种植面积估算的精度分析表明,采用线性混合分解模型,绝大部分(98.45%)的均方根误差都小于0.01,对比实际冬小麦种植面积数据,相对误差约3%,明显优于传统遥感分类方法的精度.
【总页数】5页(P136-140)
【作者】武永利;王云峰;张建新;栾青
【作者单位】山西省气候中心,太原,030002;山西省气候中心,太原,030002;南京信息工程大学应用气象学院,南京,210044;山西省气候中心,太原,030002
【正文语种】中文
【中图分类】S127;TP75
【相关文献】
1.基于线性光谱混合模型的油菜种植面积遥感监测方法研究 [J], 王立辉;黄进良;孙俊英
2.基于NDVI加权指数的冬小麦种植面积遥感监测 [J], 王利民;刘佳;杨玲波;杨福刚;滕飞;王小龙
3.基于Sentinel-2A影像的县域冬小麦种植面积遥感监测 [J], 王蓉;冯美臣;杨武德;张美俊
4.河南省冬小麦种植面积遥感监测及其时空特征研究 [J], 邓荣鑫;王文娟;魏义长;张富;李春静;刘文玉
5.基于HJ-1数据的冬小麦种植面积、长势与收割进度遥感监测 [J], 李丹;韩留生;黄思宇;王重洋;刘尉;陈水森
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高光谱遥感图像高效分类与解混方法研究高光谱遥感图像高效分类与解混方法研究摘要：高光谱遥感图像具有信息丰富且具体化的特点，被广泛应用于土地利用、环境监测、农业生产等领域。
然而，高光谱遥感图像面临诸多挑战，如高光谱数据的维度高、数据量大、类间互相重叠等。
因此，高效分类与解混方法的研究就显得尤为重要。
本文主要研究了高光谱遥感图像高效分类与解混方法，并探讨了其在实际应用中的优势和问题。
一、引言高光谱遥感图像是一种将地物不同光谱响应从可见光到近红外光谱范围内进行连续采样的遥感技术。
相比于传统的彩色遥感图像，高光谱遥感图像能够提供更为详细的地物光谱信息。
然而，由于高光谱数据的维度高、数据量大，传统的分类与解混方法在处理高光谱遥感图像时面临较大困难。
二、高光谱遥感图像分类方法研究为了高效地对高光谱遥感图像进行分类，研究者们提出了许多分类方法。
其中，基于光谱信息的分类方法是最常见的方法之一。
该方法通过提取光谱特征，并利用统计模型、聚类算法等来进行分类。
此外，基于空间信息的分类方法也得到了广泛应用。
这些方法结合了地物的空间分布特征，通过纹理分析等方法来提高分类效果。
此外，一些结合光谱和空间信息的联合分类方法也是当前的研究热点。
三、高光谱遥感图像解混方法研究高光谱遥感图像解混是指将混合像素分解为其组成物质的过程，是高光谱图像处理的核心问题之一。
目前，解混方法可以分为光谱解混方法和空间解混方法。
光谱解混方法主要是通过最小二乘法、线性光谱混合模型等来对单像元进行解混，适用于像元内部的光谱变化相对较小的情况。
而空间解混方法则利用相邻像元间的相关性，通过构建像元间的约束条件来实现解混。
四、高光谱遥感图像高效分类与解混方法的应用与挑战高光谱遥感图像高效分类与解混方法在土地利用、环境监测、农业生产等领域具有广泛的应用前景。
例如，在土地利用方面，高光谱遥感图像的分类结果能够提供准确的土地利用信息，为土地资源管理和规划提供重要的参考依据。
遥感图像处理中的图像融合方法与精度评价遥感图像处理是一门研究如何获取、处理和应用遥感图像信息的学科。
遥感图像融合是其中的一个重要研究方向，它旨在通过将多个遥感图像融合为一个具有更高空间、光谱分辨率和更丰富信息量的图像，来提高遥感图像的解译和应用能力。
本文将探讨遥感图像融合的方法和精度评价。
一、遥感图像融合方法1. 传统融合方法传统的遥感图像融合方法主要包括像素级融合和特征级融合。
像素级融合是指将不同分辨率的遥感图像通过插值方法将其像素一一对应，然后对对应像素进行加权平均得到融合图像。
常用的插值方法有最邻近插值、双线性插值等。
这种方法简单易实现，但无法利用各个波段之间的相关性。
特征级融合是指通过提取多个图像的不同特征，然后将这些特征融合到同一个图像中。
常见的特征包括边缘信息、纹理信息、频谱信息等。
特征级融合方法可以更好地保留各个图像的特征，但对特征的提取和融合过程较为复杂。
2. 基于变换的融合方法基于变换的融合方法是指通过对多个遥感图像进行变换操作，然后将变换后的图像进行融合。
常见的变换包括小波变换、主成分分析、时频分析等。
小波变换是一种时频分析方法，可以将图像分解为不同频率和方向的小波系数。
通过对小波系数进行加权平均，可以实现遥感图像的融合。
小波变换融合方法能够提取图像的局部特征，能更好地保留图像的细节信息。
主成分分析是一种基于统计的方法，通过分析遥感图像的协方差矩阵，提取出图像的主要成分。
然后将这些主成分按照一定的权重进行线性组合，得到融合图像。
主成分分析融合方法可以更好地提取遥感图像的空间信息，对图像的纹理特征具有较好的保留效果。
以上只是其中的两种常见的基于变换的融合方法，实际上还有很多其他的方法，如独立分量分析、稀疏表示等。
二、图像融合精度评价图像融合精度评价是指对融合图像质量进行定量评估的方法。
常用的融合图像质量评价指标有以下几种：1.谱信息准确度谱信息准确度评价主要针对于融合图像的光谱特征，常用的指标有谱变异性、谱角等。
基于光谱数据的遥感分类算法研究光谱数据在遥感图像分类中具有重要作用，可以提供地物的光谱特征，帮助确定地物类型。
因此，基于光谱数据的遥感分类算法的研究成为了当前遥感图像处理领域的热点问题。
遥感图像分类是指通过对遥感影像中的像元进行分类，将其归类为不同的地物类别。
基于光谱数据的遥感分类算法主要依赖于不同地物类别在光谱特征上的差异。
这些差异可以通过对光谱数据进行分析和处理来提取。
在基于光谱数据的遥感分类算法研究中，常用的方法包括传统的最大似然估计、支持向量机、决策树和人工神经网络等。
这些算法在处理遥感图像分类问题时，都能根据样本数据的光谱信息进行分类。
最大似然估计是一种传统的统计学方法，通过估计不同类别的概率密度函数，然后使用贝叶斯决策理论对像元进行分类。
在光谱数据分类中，最大似然估计通过建立不同类别的光谱特征分布模型，利用样本数据来估计参数，从而实现对像元的分类。
支持向量机（SVM）是一种机器学习方法，在光谱数据分类中也得到了广泛应用。
SVM基于结构风险最小化理论，通过构建高维特征空间将样本进行线性或非线性分类。
在光谱数据分类中，SVM可以通过将光谱特征映射到高维空间，构建超平面来实现不同地物类别的分类。
决策树是一种基于树结构的分类方法，其主要思想是通过一系列的决策节点和叶节点来实现对样本的分类。
在光谱数据分类中，决策树可以通过分析光谱数据的各个波段的像元值，构建树结构来实现对地物类别的分类。
人工神经网络（ANN）是一种模拟人脑神经元结构和功能的数学模型，可以通过各个神经元之间的连接权重和阈值来实现对样本的分类。
在光谱数据分类中，人工神经网络可以通过学习样本数据的光谱特征和对应的类别信息，从而建立一个能够准确分类的模型。
除了以上提到的算法，还有一些新的算法也被引入到基于光谱数据的遥感分类中。
比如，基于深度学习的卷积神经网络（CNN）在遥感图像分类中取得了重要的突破。
CNN可以通过多层卷积和池化操作，自动学习光谱数据中的特征，并实现对地物的分类。
遥感图像分类与分析技术的研究与应用遥感技术的发展带来了大量的数据，如何从这些数据中快速有效地获取有用信息，成为了科学家亟需解决的问题之一。
遥感图像分类与分析技术的研究与应用，在解决这个问题方面起到了关键作用。
一、遥感图像分类技术遥感图像分类主要是通过分析遥感图像的地物特征，对图像进行分类。
分类时先将遥感图像进行分割，将图像划分成具有相同特征的像元块。
在此基础上，通过使用各种分类算法对不同的像元块进行分类，从而实现遥感图像的地物分类。
常用的分类算法包括支持向量机(SVM)、决策树、最大似然分类、人工神经网络以及目标探测等。
比较常用的是决策树和支持向量机。
决策树通常是通过自上而下的递归过程，分割一幅图像并建立决策规则来进行分类。
支持向量机则是通过构造一个最优分离超平面，从而将不同类别的像元块分离开来。
二、遥感图像分析技术遥感图像分析技术则是通过对图像的像元进行分析，以提取与应用有关的信息。
除了可以粗略地定位地形和地物外，还可以通过遥感图像分析技术提取气象、生态、农业等相关信息。
例如，可以利用遥感技术提取农作物的空间分布、生长状态等信息，对精准农业进行研究和应用。
同时，遥感图像分析技术还可以为城市规划提供重要数据。
三、遥感图像分类和分析技术的应用随着遥感技术的发展，遥感图像分类和分析技术已经得到了广泛应用。
在环境监测方面，遥感图像分类技术可以提供环境监测所需的数据；在自然灾害应急救援方面，遥感图像分析技术可以辅助灾害评估和救援决策。
此外，遥感图像分类和分析技术还可以应用在地质勘探、林业测绘、海洋监测等领域。
它不但有助于提高人类生产和生活水平，也有助于保护环境和地球的可持续发展。
综上所述，遥感图像分类和分析技术在遥感领域发挥着重要的作用。
通过遥感技术和遥感图像的处理，可以快速有效地获取各种地球观测数据，为相关行业和学科提供全新的数据及应用方案。
随着技术的发展，遥感技术的应用景象将更加广阔多样。
融合BOVW和复杂网络的高光谱遥感图像分类
宁晨;谢红薇;孟丽楠
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2022(58)9
【摘要】为挖掘高光谱遥感图像的深层光谱特征,获取优化特征空间以提高分类准确率,提出了一种基于视觉词典和复杂网络的高光谱遥感图像分类的光谱特征提取方法。
通过改进视觉词典方法,使用K-Means方法计算各类样本的聚类中心作为词典,并计算各待测试样本的光谱像素值与词典光谱向量中相同光谱波段的差值,计算出单个待测样本点的词频直方图。
同时,为提升所提取特征关于像素点波段之间关联的表达,引入复杂网络理论,将样本点光谱向量矩阵化,利用像素点的矩阵位置和像素值构建复杂网络,再对网络进行阈值动态演化,并提取各个子网络拓扑特征。
融合二者所提取的特征进行分类。
在Salinas和KSC高光谱遥感数据集上的实验结果表明,该算法都可以取得更优的分类效果。
【总页数】11页(P219-229)
【作者】宁晨;谢红薇;孟丽楠
【作者单位】太原理工大学软件学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP751
【相关文献】
1.一种基于BP网络和决策融合的高光谱遥感图像分类方法
2.采用ACGAN及多特征融合的\r高光谱遥感图像分类
3.基于核映射多光谱特征融合的高光谱遥感图像分类法
4.基于3D-CNN的高光谱遥感图像分类算法
5.高光谱遥感图像分类算法的研究
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遥感影像的光谱特征分析技术遥感技术是一种通过非接触方式获取地球表面信息的手段，而遥感影像的光谱特征分析则是从这些影像中提取有价值信息的关键技术之一。
遥感影像中的光谱特征包含了丰富的地物信息。
不同的地物在电磁波谱上有着独特的响应模式，这就使得我们能够通过分析光谱特征来识别和区分各种地物类型。
光谱特征的表现形式多种多样。
首先是光谱曲线的形状。
比如，植被在可见光波段的反射率较低，而在近红外波段则有较高的反射率，形成了独特的“陡坡”状光谱曲线。
其次是波段数值的大小。
例如，水体在蓝光波段的反射率相对较低，而在绿光波段的反射率稍高。
此外，还有光谱的峰值和谷值位置，以及不同波段之间的比值关系等，都能反映出地物的特性。
为了有效地分析遥感影像的光谱特征，我们需要一系列的技术手段。
光谱测量技术是基础，通过专业的仪器获取地物的光谱数据，为后续的分析提供原始资料。
光谱数据预处理也是至关重要的环节，这包括辐射校正、大气校正等。
辐射校正用于消除传感器本身以及外界因素对辐射能量的影响，使得影像中的亮度值能够准确反映地物的实际反射或发射特性。
大气校正则是为了消除大气对电磁波传播的干扰，从而得到更接近地物真实光谱特征的数据。
在分析光谱特征时，数学方法的运用不可或缺。
常见的有主成分分析、聚类分析和判别分析等。
主成分分析能够将多个相关的光谱波段转化为少数几个互不相关的综合指标，从而简化数据结构，突出主要信息。
聚类分析则可以根据光谱特征的相似性将地物进行分类。
判别分析则用于建立判别函数，对未知地物的类别进行判断。
除了数学方法，基于物理模型的分析方法也逐渐得到广泛应用。
这些模型考虑了地物的物理特性、光照条件以及电磁波的传播规律等因素，能够更准确地模拟地物的光谱响应。
例如，植被的光谱特征可以通过叶面积指数、叶绿素含量等参数来描述，利用相应的物理模型就能更深入地理解植被的生长状况和生理特性。
在实际应用中，遥感影像的光谱特征分析技术发挥着重要作用。
遥感影像处理中图像融合与分类方法与算法遥感影像处理是指利用遥感技术获取的各种遥感影像数据进行处理、分析和应用的过程。
在遥感影像处理中，图像融合和分类是非常重要的步骤。
本文将介绍图像融合与分类的方法与算法。
一、图像融合图像融合是将多幅具有不同空间或光谱分辨率的遥感影像进行数据融合，形成一幅具有更高分辨率和更全面信息的新影像。
图像融合常用的方法有主成分分析法（PCA）、小波变换法（Wavelet）、伪彩色合成法（False Color）等。
其中，主成分分析法是最常用的一种方法。
主成分分析法基于数据的变异程度，将原始影像的多个波段特征通过线性组合来生成新的信息特征。
该方法通过对遥感图像进行PCA处理，得到的前几个主成分代表数据中包含的最重要信息。
然后，将这些主成分按照一定的权重进行加权平均，得到融合后的影像。
主成分分析法能够有效提取遥感图像中的有用信息，提高图像的分辨率和信息量。
小波变换法是一种时频分析方法，通过不同尺度和不同频率的小波基函数将遥感图像进行变换。
这种方法能够在多个尺度上提取图像的纹理和细节信息，进而实现图像融合。
小波变换法的优点是能够克服主成分分析法在处理一些细节信息时的不足，提高融合图像的视觉质量。
伪彩色合成法是将多幅遥感影像按照一定的比例进行合成，形成一幅彩色图像。
这种方法常用于可见光和红外图像的融合，通过颜色的变化来表示不同波段的信息。
伪彩色合成法可以直观地观察到不同波段之间的关系，方便后续的图像分析和解译。
二、图像分类图像分类是将遥感影像中的像元按照其不同的类别进行划分和分类的过程。
图像分类的方法有监督分类和非监督分类两种。
监督分类是基于训练样本进行分类的一种方法。
在监督分类中，先从遥感影像中选择一些样本点，手动标注其所属类别，然后通过计算这些样本点与其他像元之间的相似度，来判断其他像元所属的类别。
常用的监督分类算法有最大似然法、支持向量机（SVM）等。
这些算法能够在样本点的训练下，准确地对遥感影像进行分类。
