基于光谱解混的城市地物分类研究

• 作者: 胡光伟 谢世雄 黄作维
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 地物分类 光谱解混 端元提取 光谱空间特征
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 所属期刊栏目: 农业信息化工程
• 页码范围: 205-211
• 页数: 7页
• 分类号: P237
• 字数: 5348字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2018.10.023

摘要

高光谱遥感信息提取面临的突出问题是混合像元的广泛存在,如何有效地解译混合像元是高光谱遥感应用的关键问题.混合像元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,混合像元分解是解决混合像元问题最有效的方法,能够克服高光谱图像空间分辨率的限制.针对传统混合像元分解算法的缺点,基于优化的候选端元判断方法及端元提取的并行设计方法,提出了一种优化的混合像元分解方法,实现了光谱特征信息和空间特征信息的有机融合.通过模拟高光谱数据和真实遥感图像进行仿真研究,实验结果表明,该方法能得到精确的端元和对应的丰度,获得较好的解混效果,为城市地物分类提供了有力支持.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄作维	湖南工业大学农牧业废弃物资源化综合利用湖南省重点实验室	20	162	7.0	12.0
2	胡光伟	湖南工业大学农牧业废弃物资源化综合利用湖南省重点实验室	7	41	2.0	6.0
3	谢世雄	湖南工业大学农牧业废弃物资源化综合利用湖南省重点实验室	10	59	5.0	7.0