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运用线性光谱混合模型解析城市绿色空间格局:乌鲁木齐市的实证研究 被引量:5
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作者 王占永 徐建华 +2 位作者 吕光辉 张治华 胡青 《华东师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2008年第6期40-50,74,共12页
运用线性光谱混合模型并引入植被景观指数解析乌鲁木齐市绿色空间格局及变化特征,为定量评价干旱区绿洲生态环境提供更精确的方法.结果表明:(1)植被盖度与植被指数整体相关性较好,但植被盖度更能反映像元尺度上植被信息较弱的城市植被景... 运用线性光谱混合模型并引入植被景观指数解析乌鲁木齐市绿色空间格局及变化特征,为定量评价干旱区绿洲生态环境提供更精确的方法.结果表明:(1)植被盖度与植被指数整体相关性较好,但植被盖度更能反映像元尺度上植被信息较弱的城市植被景观;(2)13年内,植被丰度整体下降明显,存在郊区绿地面积锐减、建成区绿地破碎化程度加剧及空间分布不协调等发展问题;(3)从建成区植被类型看,中、高丰度植被面积缩减最大,低丰度植被面积变化不大但其破碎化程度最大,以低丰度植被占主导的城市绿地结构单一化趋势明显,城市绿色生态系统较不稳定. 展开更多
关键词 线性光谱混合模型 端元 绿色空间 时空变化 乌鲁木齐
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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 被引量:16
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作者 王立辉 黄进良 孙俊英 《遥感信息》 CSCD 2010年第3期55-59,共5页
利用中低分辨率卫星影像进行油菜面积提取时,需要考虑混合像元产生的影响,以提高面积提取的精度。本文以2009年湖北省潜江市油菜种植面积为例,利用中巴地球资源卫星(CBERS-02B)遥感影像,选取线性光谱混合模型进行油菜种植面积的分解计... 利用中低分辨率卫星影像进行油菜面积提取时,需要考虑混合像元产生的影响,以提高面积提取的精度。本文以2009年湖北省潜江市油菜种植面积为例,利用中巴地球资源卫星(CBERS-02B)遥感影像,选取线性光谱混合模型进行油菜种植面积的分解计算研究,将结果与基于GVG(GPS、VIDEO、GIS)农情采样系统得到的结果进行对比分析,面积提取精度为97.43%。表明线性光谱混合模型能够高精度地提取油菜的种植面积,不失为一种很好的监测油菜种植面积方法。 展开更多
关键词 混合像元分解 线性光谱混合模型 端元组分 油菜种植面积
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线性光谱混合模型的ASTER影像植被应用分析 被引量:17
3
作者 李慧 陈健飞 余明 《地球信息科学》 CSCD 2005年第1期103-106,115,共5页
本文利用线性光谱模型分解混合像元方法。从ASTER多光谱遥感数据提取福州地区植被覆盖丰度的定量信息,与归一化差值植被指数进行了回归分析,结果相关系数高达95%;通过对植被景观格局分析,表明研究区以中等丰度植被占据主要地位,生态系... 本文利用线性光谱模型分解混合像元方法。从ASTER多光谱遥感数据提取福州地区植被覆盖丰度的定量信息,与归一化差值植被指数进行了回归分析,结果相关系数高达95%;通过对植被景观格局分析,表明研究区以中等丰度植被占据主要地位,生态系统较为稳定。 展开更多
关键词 遥感数据挖掘 线性光谱混合模型 ASTER影像 植被覆盖 福州
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基于SVM和线性光谱混合模型的城市不透水面丰度提取 被引量:5
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作者 项宏亮 吕成文 +1 位作者 刘晓舟 祝凤霞 《安徽师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2013年第1期64-68,共5页
不透水面丰度的提取在城市环境监测和规划研究中具有重要价值.基于2006年7月30日合肥市TM影像数据,运用支持向量机(SVM)监督分类与线性光谱混合模型(LSMM)相结合的方法提取研究区不透水面丰度值,并与单一运用线性光谱混合模型提取结果... 不透水面丰度的提取在城市环境监测和规划研究中具有重要价值.基于2006年7月30日合肥市TM影像数据,运用支持向量机(SVM)监督分类与线性光谱混合模型(LSMM)相结合的方法提取研究区不透水面丰度值,并与单一运用线性光谱混合模型提取结果进行比较.研究结果表明:支持向量机监督分类和线性光谱混合模型相结合的方法RMSE为12.8%,提取精度高于线性光谱混合模型,该方法提高了城市不透水面丰度提取的精度. 展开更多
关键词 不透水面 支持向量机 线性光谱混合模型 遥感
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基于高光谱Hyperion数据的线性光谱混合模型与神经网络模型的比较 被引量:4
5
作者 吴剑 程朋根 +1 位作者 何挺 王静 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2008年第1期137-140,共4页
混合像元问题是定量遥感中的热点问题之一,为了改进从遥感数据中提取定量信息,人们建立了各种混合光谱分解技术,其中线性光谱混合模型和神经网络模型就是两种比较成熟的方法。以陕西省横山地区的高光谱Hyperion数据为研究基础,通过最小... 混合像元问题是定量遥感中的热点问题之一,为了改进从遥感数据中提取定量信息,人们建立了各种混合光谱分解技术,其中线性光谱混合模型和神经网络模型就是两种比较成熟的方法。以陕西省横山地区的高光谱Hyperion数据为研究基础,通过最小噪声变换(MNF)、像元纯度指数(PPI)转换和RMS误差分析的迭代方法相结合提取影像中的纯净像元作为终端端元。分别运用神经网络模型和线性光谱混合模型对影像进行光谱分解,得到各个组分的分解图像。以标准植被指数(NDVI)影像为衡量标准,选取训练样本点,分别对两种模型进行回归分析,结果显示NDVI影像与线性光谱混合模型植被分解图像的判定系数(R2=0.91)要大于其与神经网络模型的判定系数(R2=0.81)。进一步分析表明在一般情况下,线性光谱混合模型具有比神经网络模型略高的分离精度,但是神经网络模型对细部信息的提取的效果要好于线性光谱混合模型,最后提出了端元均方根误差(EAR)指数,一种新的混合像元分解的思路。 展开更多
关键词 混合像元 线性光谱混合模型 神经网络模型 线性回归分析 端元均方根误差指数
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基于线性光谱混合模型的地表温度像元分解方法 被引量:4
6
作者 宋彩英 覃志豪 王斐 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2015年第4期497-504,共8页
以北京市Landsat TM为数据源,提出了一种新的地表温度光谱分解模型(Temperature Unmixing with Spectral,TUS),以期将地表温度的空间分辨率提高到30 m.首先,基于线性光谱混合模型获得地表组分的丰度值.然后,基于温度/植被指数选取典型... 以北京市Landsat TM为数据源,提出了一种新的地表温度光谱分解模型(Temperature Unmixing with Spectral,TUS),以期将地表温度的空间分辨率提高到30 m.首先,基于线性光谱混合模型获得地表组分的丰度值.然后,基于温度/植被指数选取典型端元的地表温度.最后,综合地表组分的比辐射率数据实现地表温度的分解.结果表明,TUS模型能够有效地提高地表温度的空间分辨率,反映不同地表组分地表温度的空间差异性,平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)分别为1.25 K和2.27 K,非常适合于复杂地表覆盖地区的地表温度降尺度处理. 展开更多
关键词 LANDSAT TM 线性光谱混合模型(LSMM) 温度/植被指数(TVX) 地表温度分解 北京
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基于线性光谱混合模型的混合像元分解研究——以合肥市为例 被引量:6
7
作者 黄艳妮 查良松 陈健 《安徽师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2012年第3期258-263,共6页
利用Landsat ETM+数据,在水体掩膜的基础上,采用线性光谱混合模型(Liner Spectral Mixture Model,LSMM)进行混合像元分解,得到合肥市高反射率地物、低反射率地物、植被和土壤四种端元的丰度图像以及RMS误差分量图像.应用线性光谱混合模... 利用Landsat ETM+数据,在水体掩膜的基础上,采用线性光谱混合模型(Liner Spectral Mixture Model,LSMM)进行混合像元分解,得到合肥市高反射率地物、低反射率地物、植被和土壤四种端元的丰度图像以及RMS误差分量图像.应用线性光谱混合模型研究城市地表组分组成,端元(End-member)选取是模型成败的关键.通过分别采用手动选取端元和利用纯像元指数(PPI)法选取端元两种方法,从定性角度对比两种方法得到的结果,结果表明在本研究区内手动选取的端元比PPI选取的端元模型拟合精度更高,能够得到更高精度的分量图像. 展开更多
关键词 线性光谱混合模型(LSMM) 端元 纯像元指数 合肥
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基于线性光谱混合模型的棉花遥感识别混合像元分解 被引量:4
8
作者 刘姣娣 曹卫彬 +1 位作者 李华 刘学 《中国棉花》 北大核心 2011年第10期32-36,共5页
遥感图像中普通存在着混合像元,对这部分像元进行分类(即混合像元分解)是遥感图像处理中的难点。以新疆玛纳斯县为研究区,运用线性光谱混合模型,估算端元丰度值,进行空间建模,将棉花、玉米、番茄和土壤4类典型的端元组分光谱值代入线性... 遥感图像中普通存在着混合像元,对这部分像元进行分类(即混合像元分解)是遥感图像处理中的难点。以新疆玛纳斯县为研究区,运用线性光谱混合模型,估算端元丰度值,进行空间建模,将棉花、玉米、番茄和土壤4类典型的端元组分光谱值代入线性模型,在非约束条件下用最小二乘法估计混合系数,得到每种地物类型的丰度及均方根误差图,以实地测量的棉花种植面积对模型分解效果进行评估,结果表明:线性光谱混合模型构模简单、计算量小,棉花线性光谱混合像元分解精度达到90%以上,可用于新疆棉花的遥感识别。 展开更多
关键词 混合像元 线性光谱混合模型 端元丰度 非约束条件 棉花遥感识别
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基于线性光谱混合模型的遥感影像枇杷树信息提取 被引量:7
9
作者 傅文杰 戴塔根 《西北林学院学报》 CSCD 北大核心 2006年第2期13-15,共3页
阐述了线性光谱混合模型及其在遥感专题信息提取方面的优势,并以枇杷重要产地莆田市常太镇为对象,选用ETM卫星影像,利用线性光谱混合模型提取枇杷树信息,绘出枇杷树的丰度图,据此估计出枇杷的种植面积,最后对提取结果进行了验证,实验证... 阐述了线性光谱混合模型及其在遥感专题信息提取方面的优势,并以枇杷重要产地莆田市常太镇为对象,选用ETM卫星影像,利用线性光谱混合模型提取枇杷树信息,绘出枇杷树的丰度图,据此估计出枇杷的种植面积,最后对提取结果进行了验证,实验证明了该方法提取枇杷树信息的有效性。 展开更多
关键词 线性光谱混合模型 枇杷 信息提取
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基于线性光谱混合模型(LSMM)的两种不同端元值选取方法应用与评价——以广州市为例 被引量:16
10
作者 樊风雷 《遥感技术与应用》 CSCD 2008年第3期272-277,I0003,I0004,共8页
通过分别采用纯像元指数(PPI)和手动选取端元这两种不同的方法获得了2003年广州市区的植被、水体和不透水层3种端元,然后利用线性波谱分离法得到各个端元的丰度图像和均方根误差图像,从而获得广州市老八区不透水层的分量图。另外,还对... 通过分别采用纯像元指数(PPI)和手动选取端元这两种不同的方法获得了2003年广州市区的植被、水体和不透水层3种端元,然后利用线性波谱分离法得到各个端元的丰度图像和均方根误差图像,从而获得广州市老八区不透水层的分量图。另外,还对比分析了基于线性光谱混合模型(LSMM)两种终端单元的选取方法的优缺点,并从定性的角度对所得结果进行精度评价。结果显示:基于线性光谱混合模型(LSMM)的方法获得广州市老八区不透水层的分量图是可行而有效的;手动选取端元的方法比纯像元指数(PPI)能够得到更高精度的分量图。 展开更多
关键词 终端单元 线性光谱混合模型 纯像元指数 不透水层 广州
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线性光谱混合模型影响因子不确定性定量研究 被引量:2
11
作者 陈松林 王天星 《地球信息科学》 CSCD 2007年第6期49-53,共5页
线性光谱混合模型(Linear Spectral Mixing Model,LSMM)是一种像元分解模型,由于其简单和易操作性的特点,在目前亚像元研究中应用颇为广泛。其分离精度受多种因素的影响,但目前对该模型的研究多集中在对模型本身的线性假设评价及端元光... 线性光谱混合模型(Linear Spectral Mixing Model,LSMM)是一种像元分解模型,由于其简单和易操作性的特点,在目前亚像元研究中应用颇为广泛。其分离精度受多种因素的影响,但目前对该模型的研究多集中在对模型本身的线性假设评价及端元光谱选取方法上,而忽略了模型应用的环境条件(大气反射、散射、地形起伏等)对模型分解精度的影响等。本文以线性光谱模型提取植被分量为例,探讨环境大气条件、地形因素对模型精度影响的不确定性。研究将数据处理为四个层次,即原始的ASTER数据,利用MODTRAN进行大气校正的数据,经C-地形校正的数据,同时进行了大气校正和地形校正的数据。然后在四个层次上依次提取植被丰度,并将其和NDVI进行线性回归分析,检验植被丰度的分离精度,从而量化大气、地形等因子对LSMM的影响程度。研究结果表明:大气条件、地形因素都会制约LSMM分离精度的提高,特别在有地形起伏的中小空间尺度范围内,地形因子对线性光谱混合模型的影响远大于大气影响。 展开更多
关键词 线性光谱混合模型(LSMM) ASTER 地形校正 植被丰度
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基于线性光谱混合模型的高光谱遥感岩矿分类研究 被引量:4
12
作者 吴辉 闫晓天 刘洋 《测绘与空间地理信息》 2018年第10期176-178,181,共4页
针对高光谱遥感信息冗余多、波段相关性比较强的特点,对预处理的影像进行最小噪声分离(Minimum Noise Fraction,MNF)实现降维和去相关,然后利用纯净像元指数(Pixel Purity Index,PPI)进行端元选择,最终选择斜钠钙石、阳起石、水铝石、... 针对高光谱遥感信息冗余多、波段相关性比较强的特点,对预处理的影像进行最小噪声分离(Minimum Noise Fraction,MNF)实现降维和去相关,然后利用纯净像元指数(Pixel Purity Index,PPI)进行端元选择,最终选择斜钠钙石、阳起石、水铝石、斧石、锌蒙脱石5种端元,基于线性光谱混合模型利用IDL语言编程实现Cuprite地区高光谱影像矿物的分类。利用kappa系数对实验分类结果进行精度分析,验证了基于线性光谱混合模型进行高光谱矿物分类的有效性,从而更好地进行矿物识别研究。 展开更多
关键词 光谱遥感 线性光谱混合模型 MNF变换 PPI算法 矿物分类 端元
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线性/非线性光谱混合模型估算白刺灌丛植被覆盖度 被引量:15
13
作者 姬翠翠 贾永红 +1 位作者 李晓松 王金英 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第6期1402-1412,共11页
及时监测干旱与半干旱区光合/非光合植被覆盖度时空变化,可以为指导荒漠化防治工程及植被衰退机制研究提供重要信息。本文以甘肃民勤典型植被白刺灌丛为研究对象,通过地面控制性光谱实验获取混合光谱、端元光谱与丰度信息,开展线性与非... 及时监测干旱与半干旱区光合/非光合植被覆盖度时空变化,可以为指导荒漠化防治工程及植被衰退机制研究提供重要信息。本文以甘肃民勤典型植被白刺灌丛为研究对象,通过地面控制性光谱实验获取混合光谱、端元光谱与丰度信息,开展线性与非线性光谱混合模型(包括核函数非线性和双线性混合模型)估算光合和非光合植被覆盖度的对比研究,采用全限制最小二乘法进行模型解混,分别获取各样本数据中各类端元丰度及其精度信息,通过模型分解的均方根误差(RMSE)与地面验证精度确定用于光合和非光合植被覆盖度估算的最佳光谱混合模型,其中参考端元丰度采用神经网络(NNC)分类算法对数字影像进行分类获取。结果表明:(1)引入阴影端元的四端元模型相对于传统的三端元模型(光合/非光合植被与裸土)能有效提高光谱解混的精度,并提高光合和非光合植被覆盖度估算精度;(2)对白刺灌丛来说,光合植被、非光合植被、裸土及阴影间多重散射混合效应存在,但混合效应不够显著;考虑非线性参数的核函数非线性光谱混合模型表现略低于线性光谱混合模型,因此非线性光谱混合模型在估算白刺灌丛光合和非光合植被覆盖度时相对于线性光谱混合模型没有明显优势;(3)基于光合/非光合植被、裸土与阴影四端元的线性光谱混合模型可以实现白刺灌丛光合和非光合植被覆盖度的准确估算,光合植被覆盖度估算RMSE为0.11 77,非光合植被覆盖度估算RMSE为0.0835。 展开更多
关键词 光谱 光合/非光合植被 线性线性光谱混合模型 干旱与半干旱区 多重散射
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基于线性光谱混合模型的光谱解混改进模型 被引量:9
14
作者 王立国 张晶 《光电子.激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第8期1222-1226,共5页
传统的基于线性光谱混合模型(LSMM)的解混方法采用迭代求解方式,复杂度较高,为此提出一种基于几何方式的模型求解方法。另一方面,LSMM采用固定谱形固定数量的光谱端元进行解混,影响了光谱解混精度,为此提出端元谱形的区域修正方法和端... 传统的基于线性光谱混合模型(LSMM)的解混方法采用迭代求解方式,复杂度较高,为此提出一种基于几何方式的模型求解方法。另一方面,LSMM采用固定谱形固定数量的光谱端元进行解混,影响了光谱解混精度,为此提出端元谱形的区域修正方法和端元子集的局域确定方法,从而建立基于柔性端元的新解混方式。实验表明了所提出的几何求解方法及柔性光谱端元方式的有效性。 展开更多
关键词 光谱图像(HSI) 光谱解混 线性光谱混合模型(LSMM) 几何求解 柔性光谱端元
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基于线性光谱混合模型的城市下垫面分类影响因素分析 被引量:3
15
作者 龚建周 陈健飞 刘彦随 《地球信息科学学报》 CSCD 北大核心 2013年第4期574-580,共7页
基于Hyperion高光谱与ALOS全色波段的融合图像,运用线性波谱分离模型,对影响城市下垫面分类的因子进行定量分析。结果显示:随着空间分辨率的递增,融合图像光谱保真性呈下降之势,并呈现出阈值现象,但所有相关系数值都大于0.90,表明以融... 基于Hyperion高光谱与ALOS全色波段的融合图像,运用线性波谱分离模型,对影响城市下垫面分类的因子进行定量分析。结果显示:随着空间分辨率的递增,融合图像光谱保真性呈下降之势,并呈现出阈值现象,但所有相关系数值都大于0.90,表明以融合图像进行线性波谱分离提取城市下垫面具有可靠性;下垫面分类总精度则整体明显下降,Kappa系数值也几乎单调减少。大气校正后下垫面分类的总精度和Kappa系数都明显高于大气校正前;当丰度分割值由10%增至60%时,生成的下垫面分类图像的精度单调降低,表明应慎用50%阈值分割法。 展开更多
关键词 线性光谱混合模型 城市下垫面 定量研究 光谱融合图像
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基于线性光谱混合模型(LSMM)的民勤绿洲荒漠化治理效果评价 被引量:4
16
作者 张华 陈蕾 《中国沙漠》 CSCD 北大核心 2019年第3期145-154,共10页
民勤绿洲是干旱荒漠化的典型区域,生态系统脆弱,对该区域的荒漠化治理效果进行评价可以为其生态修复政策的制定和管理提供参考。采用线性光谱混合模型(LSMM),将Landsat影像中的土地覆盖信息进行有效分解,通过分解后光谱在直方图上的特征... 民勤绿洲是干旱荒漠化的典型区域,生态系统脆弱,对该区域的荒漠化治理效果进行评价可以为其生态修复政策的制定和管理提供参考。采用线性光谱混合模型(LSMM),将Landsat影像中的土地覆盖信息进行有效分解,通过分解后光谱在直方图上的特征值,确定合适的阈值,对荒漠化土地进行分类,分析荒漠化土地类型的时空变化特征,对民勤绿洲1992-2017年荒漠化治理效果进行评价。结果表明:(1)1992-2005年民勤绿洲荒漠化加剧面积大于改善面积,两者相差175.47 km^2,荒漠化加剧,治理效果不明显。(2)2005-2017年荒漠化改善面积大于加剧面积,两者相差174.18 km^2,荒漠化改善,治理效果显著。(3)1992-2017年民勤绿洲荒漠化总体趋于改善,局部地区加剧。其中,坝区和泉山区的荒漠化改善面积大于加剧面积,两者分别相差47.63 km^2和52.79 km^2,荒漠化改善,治理效果显著;而湖区荒漠化加剧面积大于改善面积,两者相差36.83 km^2,荒漠化加剧,治理效果不明显。 展开更多
关键词 线性光谱混合模型(LSMM) 端元 荒漠化 效果评价 民勤绿洲
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线性光谱混合模型的适用观测尺度分析 被引量:3
17
作者 宋江涛 潘军 +5 位作者 邢立新 蒋立军 孙也涵 张雪峰 仲伟敬 范博文 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第2期262-279,共18页
线性光谱混合模型是目前应用最广泛的光谱混合模型,但由于遥感观测多分辨率的特点,模型的适用性会受到尺度效应的影响。为探索该模型在不同观测尺度下的适用程度,本文从地物辐射原理出发,通过理论推导微面元辐射通量表达式,得出地物辐... 线性光谱混合模型是目前应用最广泛的光谱混合模型,但由于遥感观测多分辨率的特点,模型的适用性会受到尺度效应的影响。为探索该模型在不同观测尺度下的适用程度,本文从地物辐射原理出发,通过理论推导微面元辐射通量表达式,得出地物辐射通量除了与端元反射率和面积比有关外,也与天顶角存在显著的非线性关系。因此,在线性光谱混合模型和微面元辐射通量的基础上,推导了更具普适性的积分线性光谱混合模型的表达式,再采用数值模拟的方法,计算了两模型的相对差值Δρ,结果表明Δρ的大小仅与探测单元的半瞬时视场角β有关,并通过实测光谱实验对上述推论进行了验证。研究表明,当β<13°时,Δρ较小,线性光谱混合模型是积分线性光谱混合模型的一种近似表达形式,β完全可作为确定线性光谱混合模型适用观测尺度的关键依据,并且该模型的适用程度随β的增大而降低。 展开更多
关键词 线性光谱混合模型 微面元 积分线性光谱 观测尺度 数值模拟 瞬时视场角
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线性混合光谱模型在多光谱遥感影像分类中的应用 被引量:7
18
作者 李君 范文义 李明泽 《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第8期45-48,69,共5页
介绍了混合像元的概念、研究现状和广泛用于混合像元分解的线性模型。以TM遥感图像分类为例,对图像做MNF处理后进行有约束和无约束两种线性混合光谱模型分解混合像元;再对图像进行分类,将得到的图像同直接分类的图像进行比较分析。实验... 介绍了混合像元的概念、研究现状和广泛用于混合像元分解的线性模型。以TM遥感图像分类为例,对图像做MNF处理后进行有约束和无约束两种线性混合光谱模型分解混合像元;再对图像进行分类,将得到的图像同直接分类的图像进行比较分析。实验结果表明,考虑约束条件的线性混合光谱解混分类精度比直接分类精度提高了32.8%。 展开更多
关键词 光谱遥感 混合像元 线性混合光谱模型
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植被高光谱遥感分类中一种新的非线性混合光谱模型及其解算方法 被引量:6
19
作者 陶秋香 赵长胜 张连蓬 《矿山测量》 2004年第1期28-29,共2页
在植被高光谱遥感分类中 ,原有用于混合像元分解的线性混合光谱模型构模简单 ,存在不足。为了克服这种不足 ,文中提出一种新的非线性混合光谱模型并给出一种相应的非线性最小二乘迭代求解方法 ,然后以OMISI高光谱遥感数据为例 。
关键词 植被高光谱遥感分类 混合像元分解 线性混合光谱模型 线性最小二乘迭代求解
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UFCLS线性光谱混合分析法在遥感图像分类识别中的效果分析 被引量:3
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作者 罗红霞 龚健雅 《武汉大学学报(信息科学版)》 EI CSCD 北大核心 2004年第7期615-618,共4页
用非监督全约束最小二乘法对线性光谱混合模型进行了反演 ,通过获得各像元组分的面积比图像来达到对各像元分类的目的。将非监督全约束最小二乘法的分类结果与有限光谱混合分析法的分类结果进行对比 ,结果表明 ,无论从分类效果还是计算... 用非监督全约束最小二乘法对线性光谱混合模型进行了反演 ,通过获得各像元组分的面积比图像来达到对各像元分类的目的。将非监督全约束最小二乘法的分类结果与有限光谱混合分析法的分类结果进行对比 ,结果表明 ,无论从分类效果还是计算时间上看 ,前者都优于后者。 展开更多
关键词 遥感图像分类 线性光谱混合模型 最小二乘
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