混合象元分解读书报告.docx

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1、混合象元分解读书报告遥感图像所获得的栅格影像数据均是以像元为单位记录地物反射和发射的光谱信号所获得的，它是像元内所有地物的光谱信息的综合。当一个像元内部仅有一种土地覆盖类型，那么该像元仅对应该单一类别的土地覆盖类型的光谱信息，该像元称之为“纯像元”。然而由于传感器分辨率以及地物类别的复杂性等原因往往导致一个像元内包含着多个的土地覆盖类型，这些多发生于地类的边界处。这些由多种地物的混合体所组成的像元的光谱特征是这几种地物的光谱特征的混合反映。这种类型的像元称之为“混合像元”。在进行遥感解译时，由于单一类别的地物具有不同的光谱特性，因此在遥感解译中纯像元十

2、分易于识别，然而混合像元由于其光谱组合的复杂性使其无法直接归类到某一典型地物，从而加大了遥感解译分类的难度，更阻碍了遥感技术向定量化的深入发展。为此，本文接下来对混合象元形成的原因，分解模型以及常用的分解流程进行详细的介绍。1．混合象元形成的原因由于遥感器的空间分辨率限制及自然界地物的复杂多样性，混合像元普遍存在于遥感图像中.混合像元存在的主要原因为：1)传感器本身造成的光谱混合效应以及大气传输过程中的混合效应。其中仪器的影像可以通过仪器的校准、定标加以部分克服，而大气的影响可以通过大气纠正加以部分克服；2)传感器的空间分辨率过低时使得单位像元对应的地

3、面的面积较大从而包含了多类地物；传感器的空间分辨率过于精细时使得有些像元不可避免的横跨地物边界，不管分辨率是过高还是过低都会造成混合像元的形成。2．混合象元的分解技术原理混合像元的存在是传统的像元级遥感分类和面积量测精度难以达到实用要求的主要原因。大多数遥感影像分类算法并不考虑这一现象，只是利用像元光谱间的统计特征进行像元分类。这不仅是遥感技术向定量化深入发展的重要障碍，而且也严重影响计算机处理的效果或计算机技术在遥感领域中的应用。为了提高遥感影像应用的精度,必须解决混合像元的分解问题,使遥感应用由像元级达到亚像元级。这种将混合像元分解为不同的“基本组

4、分单元”或者“端元”的方法称为像元分解。混合像元分解技术原理为：在一个给定的场景里，地表由少数的几种地物（端元）组成，并且这些地物具有相对稳定的光谱特征，因此，遥感图像的像元反射率可以表示为端元的光谱特征和它们的面积比例（丰度或盖度）的函数。混合像元分解途径一般通过建立光谱的混合模型实现。由于假设地物（端元）具有相对稳定的光谱特征,场景中不同像元间光谱的差异主要是端元的比例变化的结果。1．端元的选择方法端元是指在遥感影像中,组成混合像元的多种单一光谱的土地覆盖类型。混合像元分解过程中,端元的选择是进行混合像元分解的首要步骤,它将直接影响混合像元分解的精

5、度。如果端元选取的数量过少会导致无法涵盖研究区所有的土地覆盖类型从而导致该遗漏的土地覆盖类型错分成其他土地覆盖类型；如果端元所选择的数量太多会使得端元之间的相关性增强，导致分解模型容易把相关性强的端元组分混淆,影响分解模型的精度和普及范围。因此端元所选择的数量、类型对分解模型的精确性具有十分重要的影响。端元的选择途径主要包括三种：1)根据野外波谱测量数据或者已有的地物波谱信息库中选择端元，这种途径选择的端元称为“参考端元”；2)直接从待分类的图像上选择端元,然后不断对其修改、调整,确定端元。通过这种途径选择的端元称为“图像端元”3)图像端元和参考端元相

6、结合进行端元选择，这种端元选择途径主要使用参考端元校正和调整图像端元。2．混合像元的分解模型4.1.线性模型线性混合模型是最简单，也是应用最广泛的光谱混合模型。在线性模型中，混合光谱等于端元光谱与端元面积比例的线性组合。该模型基于以下假设:组成混合像元的几种不同地物的光谱之间是独立的,它们以线性的方式组合成混合像元的光谱。线性混合模型就是在已知所有端元的情况下求出每个图像像元中各个端元所占的比例，从而得到反映每个端元在图像中分布情况的比例系数图。线性模型的数学表达式如下：γi=j=1naijxj+ei其中，i=1，2，3，…，m，j=1，2，3，…，n

7、，γi是混合像元的反射率，aij是表示第i个波段第j个端元组分的反射率，xj是该像元第j个端元组分的丰度。ei是第i波段的误差。m表示波段数，n表示选定的端元组分数。为使线性混合模型具有物理意义，需要受到两个约束条件限制：一是端元面积比例之和为1，即；二是所有的端元比例都为非负的。该模型常用的解算方法包括因子分析法、不带约束的最小二乘法以及考虑约束条件的最小二乘法和约束最优化解算方法。线性混合光谱模型构模简单，其物理含义明确，理论上有较好的科学性，对于解决像元内的混合现象有一定的效果。然而在实际应用中各类地物的典型光谱值很难获得，而且计算误差较大。另外

8、，在大多数情况下，各种地物的光谱反射率是通过非线性形式加以组合的。同时同物异谱、同谱异物现象的