混合像元线性分解的精度估算

Accur acy Es t i mat i on of Mi xe d Pi xel Li ne a r Dec omposi t i on
ZHA0 Rui
( Col l e ge of Re mot e Sens i ng I nfor mat i on Engi neer i ng of Wuha n Uni vers i t y，Wuhan 430079，Chi na )
O引 言
在遥感图像中，由于空间分辨率的限制，一个像元中 所包含的地物种类往往不是单一的，因而一个像元对应 的光谱曲线往往由几种不同物质的光谱曲线混合而成， 这样的像元称为混合像元。对通过遥感技术进行地物识 别的问题而言，混合像元是影响分类精度的主要原因之 一，特别是对线状地物和细小地物的分类识别影响较为 突出。在多光谱遥感时期，混合像元的分解问题很难解 决，原因是多光谱遥感分辨率太低，所得到的遥感辐射值 不足以完全刻画地物的光谱性质。而在高光谱情况下， 由于光谱分辨率的提高，所得到的像元的辐射值构成了 一条几乎连续的光谱曲线，完整地代表了地物的光谱响 应特性。因而在高光谱遥感中，完全有可能通过分析光 谱曲线的组成，来确定像元的地物组成类别和比例，实现 混合像 元分解的目 的。
Abst r a c t ：The mi xed pi xel exi st s i n r e mot e se ns i ng i mage s commonl y a nd t he dec omposi t i on of mi xed pi xe l i s di ff i c ul t du r i n g t he pr o· ce ss i ng o f r emo t e se ns i ng i mage s．Li nea r mi xed pi xe l dec omposi t i on t ec hni que i s a commonl y us e d me t hod f or hy per sp ect r al i mage pr o — ces s i ng．Thi s pa pe r br i ef l y an al y ze d t he ba si c pr i nc i pl es an d' a l g or i t hms of t he mi xed pi xe l l i near de co mpo si t i o n，an d es t i mat ed t he ae c ur a c y of l i near mi xed pi xel dec omposi t i on model ba se d o n t he exper i ment s ． Ke y words ：mi xed pi xel de comp osi t i on；l i near mo del ；hy per spec t r a l r e mot e se ns i ng
第33卷第6期 2 010 年12 月
测绘与空间地理信息
GEOMATl Cs ＆SPATI AL I NFORMATl ON TECHNoLoe Y
V01． 33．No ．6 Dec ．，2010
≥胃△ ，丘E口
像
元
线
性
分
解
的
精
度
估
算
赵锐
( 武汉大学遥感信息工程学院，湖北武汉430079)
摘要：遥感图像中普遍存在着混合像元，对混合像元进行分解是遥感图像处理中的难点。混合像元线性分解
尸= Pl ( A2) 以
P2( A2) A
A
P。( A：)
以ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
以
3． 1 实验影像 实验所用数据是美国内华达州Cupr i t e 地区的400×
P，( A。) P2 ( A。) P，( A。) 因此 可以把上 式写成如 下的形式 ：
P=Pf +8 在求 解的整个 过程中 均方根为 ：
350的AVI RI S图像立方体数据( 如图1所示，ENVI 软件
188
测绘与空间地理信息
2010聋
印( A．
I p(A：
p= A
L( A。
P。( A，)
／= P2( A．)
A A 以 A
．A 几( A。)
f =( ％‘N，’I A7《A喇) W+晖- 147吲 ( 8) 其中，％1=pTp，％1=AKl AT形=PTp，，是=[1 1
…1]
3混合像元线性 分解的实验
技术 是进行高 光谱影 像处理的 常用方 法。本 文针对混 合像元 线性分解 的基本 原理与算 法作了 简要分 析，并通 过
实验的方法估算了混合像元线性分解模型的精度。
关键词：混合像元分解；线性模型；高光谱遥感
中 图分 类 号： TP7 9
文献标识码：A
文章编号：1672—5867( 2010) 06—0187—03
Ai 为第i 波段的波长；
P( A。) 为第i 波段像元反射率，其包含一种或多种端 元组 分
F为一个像元内第，个端元的反射率所占比率 p，( A；) 为一个像元内端元j 在第i 波段上的反射率
8( A；) 为 第i 波段的误差 。令：
收稿 日期：2010—10— 25 作者简介：赵锐( t 989一) ，男，黑龙江佳木斯人，遥感信息工程专业在读本科学生，学习 向为遥感信息科学与技术。
1 混合像元线性分解模型
在混合像元线性分解模型中，首先假设每一光谱波
段中单一像元的反射率为各端元组分特征反射率与它们
各自 比率 的线 性组合 。其 数学 模型可 以表 示成 ：
p( Ai ) =乏：，_≈( A。) +s( Ar)
( 1)
式中：i =1，…，m( 光谱波段数) ； ，=1，…，n( 端元数) ；
所谓光谱解混技术，就是假设某一像元的光谱是由 有限几种地物的光谱曲线按某种函数关系和比例混合而 成，勰混的目的就是通过某种分析和计算，估计出光谱 混合 方式和 混合像元 包含的 光谱成 分及相应 比例。 近 年来，研究人员提出了许多有效的混合像元解混方法，
归纳起来有五类，即线性模型、概率统计模型、随机几何 模型、几何光学模型和模糊模型。其中最受欢迎且使用 最多的一种是线性模型，即线性混合光谱模型。本文将 通过实验，对该模型的混合像元分解精度傲粗浅的探讨 和分析。