【遥感专题系列】定量/高光谱遥感之——混合像元分解(2013-09-09 09:55:23)转载▼分类：遥感技术标签：混合像元分解端元波谱提取杂谈当具有不同波谱属性的物质出现在同一个像素内时，就会出现混合像元。混合像元不完全属于某一种地物，为了能让分类更加精确，同时使遥感定量化更加深入，需要将混合像元分解成一种地物占像元的百分含量（丰度），即混合像元分解，也

第六章分类6.1 分类菜单可以使用C l a s s i f i c a t i o n下拉菜单访问E N V I的分类功能，具体功能包括：监督分类和非监督分类、波谱端元收集、对先前规则图像的分类、计算类别统计信息、计算混淆矩阵、对分类图像进行m a j o r i t y和m i n o r i t y分析、集群或筛选分类、合成分类、对灰阶图像的叠加分类、

第四次实验 MNF与端元选取寻找一幅高光谱遥感影像，按照上述过程寻找端元。观察端元光谱的差异，并分析光谱混合的原因。图一.加载高光谱遥感影像进行下列操作：Transform->MNF Rotation->Forward MNF->Estimate Noise Statistics From Data选择cup95eff.int文件，默认SpatialSubs

一种端元变化的神经网络混合像元分解方法

（1）打开高光谱数据。（2）在ENVI主菜单中，选择Spectral ->MNF Rotation- > Forward MNF -> Estimate Noise Statistics From Data。在标准ENVI文件选择对话框中，选择高光谱图像文件。打开Forward MNF Transform Parameters面板，选择MNF输出路径及文件名

fLS = ( PTP )- 1PT Q( 2)估计值与 真实值之 差记为 $f = f LS - f 0, 并把收稿日期: 2004-03-03; 修订日期: 2004-04-2

[ 6]3算法思路与实现。公式表示为NQ b =EfQii= 1( i, b)+ eb( 1)本文设计的自动端元提取和分类算法用到了非 监督分类算法( ISODAT A,

7实验采用垂直测量方法，计算公式为：ߩሺߣሻൌܸሺߣሻ ܸ௦ሺߣሻൈߩ௦ሺߣሻ式中，ρ(λ)为被测物体的反射率，ρs(λ)为标准版的反射率，V(λ)，Vs(λ)分别为测量物体和标准

高光谱遥感图像的解混和波段选择方法研究高光谱遥感图像能够以纳米级的光谱分辨率提供海量数据信息,但是由于空间分辨率限制,图像中的一个像元可能包含有多种地物类型,形成混合像元,影响了对地表形态的精确测量和分析。因此,在实际应用时经常需要将混合像元进行分解,从中得到典型地物的光谱(端元)及这些地物所占比例(丰度),以便充分发掘数据中的光谱信息,研究目标物质。如何快

选取合适的端元是成功的混合像元分解的关键。端元选取包括确定端元数量以及端元的光谱。理论上，只要端元数量m小于等于b+1（b表示波段数），线性方程组就可以求解。然而实际上由于端元波段间的相关性，选取过多的端元会导致分解结果更大的误差。端元光谱的确定有两种方式：(1) 使用光谱仪在地面或实验室测量到的“参考端元”；(2) 在遥感图像上得到的“图像端元”。方法(1

常见混合像元分解方法(2021-04-20 20:35:42)转载▼分类：遥感技术标签：混合像元亚像元分解方法线性波谱别离教育常见的混合像元分解方法，主要包括线性波谱别离(Linear Spectral Unmixing )、匹配滤波(MF )、混合调谐匹配滤波(MTMF〕、最小能量约束(CEM〕、自适应一致估计〔ACE〕、正交子空间投影(OSP)等。下面分

光谱/波谱分析技术在定量遥感或者高光谱遥感中，信息提取主要用到光谱/波谱分析技术。本专题对光谱/波谱分析中涉及的流程及一些技术进行讲解，包括以下内容：∙ ∙●基本概念∙ ∙●遥感反演∙ ∙●波谱识别1 基本概念“光谱分析”在很多领域也有这个概念，比如医学、电子学、化学等。如其中一个概念为：“光谱分析主要是以光学理论为基础，以物质与光相互作用为条件，建立物质分

端元提取是一种数学计算方法，用于从一组数据中提取一个特定的数值。端元提取通常用于解决一些实际问题，例如从图像中提取特征、从音频信号中提取特征等。端元提取的方法有很多种，其中最常用的方法是通过特征提取算法来提取端元。特征提取算法是一种数学变换方法，通过将数据转化为新的形式来提取特征。常见的特征提取算法包括傅里叶变换、小波变换、能量谱等。在进行端元提取时，首先需

高光谱分辨率遥感用很窄（10-2l）而连续的光谱通道对地物持续遥感成像的技术。在可见光到短波红外波段其光谱分辨率高达纳米(nm)数量级，通常具有波段多的特点，光谱通道数多达数十甚至数百个以上，而且各光谱通道间往往是连续的，每个像元均可提取一条连续的光谱曲线，因此高光谱遥感又通常被称为成像光谱（ImagingSpectrometry）遥感。行输出。三、波谱库1

题目：植被遥感监测具有很长的历史，植被遥感中植被覆盖反演是主要内容之一，线性分解模型是混合像元分解法的一种，根据混合像元分解及线性分解模型的原理，利用红碱淖2016年6月17日Landsat8 OLI数据，求取研究区植被覆盖度（写出详细计算过程和步骤）。一、操作思路：端元代表影像中的纯净像元，求取植被覆盖度即求取端元的丰度，因此采用混合像元分解及线性分解模型

不透水地表线性光谱混合模型（Linear Spectral Mixture Analysis，LSMA）提取研究1.方法选择线性光谱混合分解模型（Linear Spectral Mixture Analysis，LSMA）是获取亚像元中等空间分辨率百分比不透水地表信息的一个最常用的方法。其原理是将像元在某一光谱波段的反射率假定为是由构成像元的基本组分的反射率

原文地址：混合像元分解中的端元波谱获取方法作者：ENVIIDL选取合适的端元是成功的混合像元分解的关键。端元选取包括确定端元数量以及端元的光谱。理论上，只要端元数量m小于等于b+1（b表示波段数），线性方程组就可以求解。然而实际上由于端元波段间的相关性，选取过多的端元会导致分解结果更大的误差。端元光谱的确定有两种方式：(1) 使用光谱仪在地面或实验室测量到的

高光谱遥感影像端元提取方法对比作者：靳文凭肖可可来源：《科技视界》2012年第17期【摘要】本文在SMACC法和PPI法端元提取基础上，得到高光谱遥感影像端元丰度图，之后用SVM法进行分类。通过分类结果精度来评价端元提取的优劣。实验结果表明，基于PPI的线性混合像元分解得到的丰度图用SVM分类效果最佳，整体精度达87.59%，而基于SMACC法结合SVM分类

一、农田作物的光谱特征与天然植被有所不同（后者的叶片含水量及绿度均不及农田作物），故在选择纯净端元时会出现混淆，故希望先将农田掩去。首先要先将农田的界限提取出来。提取农田边界的方法：1、对两期影像均提取NDVI图，再将两张NDVI图进行最大化合成。再将合成后的NDVI图与任一原图进行链接，调出CUSORLOCATION 对话框，移动鼠标，观察对话框中NDVI

高光谱分辨率遥感用很窄（10-2l）而连续的光谱通道对地物持续遥感成像的技术。在可见光到短波红外波段其光谱分辨率高达纳米(nm)数量级，通常具有波段多的特点，光谱通道数多达数十甚至数百个以上，而且各光谱通道间往往是连续的，每个像元均可提取一条连续的光谱曲线，因此高光谱遥感又通常被称为成像光谱（ImagingSpectrometry）遥感。行输出。三、波谱库1