【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

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

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-Estim

法 [ 3] , 端元自动提取迭代分解法 [ 4] , 基于小波特征的 投影分解法 [ 5] , 高斯混合识别分析 [ 6] 及回归与决策树 模型 [ 7] 等, 以上这些方法在分解过程中, 端元个数始 终固定, 得到的分解结果会存在较大误

（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

( 1) 代入( 2) 得到:$f = ( PT P )- 1PT E0( 3)记 R = ( PT P ) , A= R- 1, 并假设 2E0= R2I , 则有:$f 2 = R2Tr ( A)( 4)其中 Tr ( A)表示对 A矩

1引言键步骤。纯净像元通常被称之为 / 端元0 ( Endmem2 ber) 。端元可以来源于光谱库 , 也可以直接取于图 像 , 但是来源于光谱库的端元没有考虑地面测量、 光 照和大气条件对光谱特征的影响, 光谱数据库中的 光谱和航空或卫

2、 安装仪器开始测试 （1）对准标准板，读取数据为 Vs 。 （2）移开标准板对准地物，读取数据 Vg 。 （3）重复步骤(1)(2)， 测量 5‐9 次， 记录数据， 计算平均值。 （4）更换目标，做好信息记录， 重复(1)‐(3)步骤

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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