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：5

1

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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基于Landsat-8和LSMM的冬小麦面积提取研究——以皖北为例 被引量：7

2

作者 石涛 张丽 杨元建 《麦类作物学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第12期1727-1732,共6页

美国国家航空航天局(NASA)成功发射了最新系列的陆地卫星(Landsat-8),搭载的陆地成像仪(OLI)对波段进行了重新调整,从而避免了大气吸收干扰,能够更好地区分植被和无植被特征,为农业遥感提供了全新的高质量数据。本文选取皖北(阜阳、蚌... 美国国家航空航天局(NASA)成功发射了最新系列的陆地卫星(Landsat-8),搭载的陆地成像仪(OLI)对波段进行了重新调整,从而避免了大气吸收干扰,能够更好地区分植被和无植被特征,为农业遥感提供了全新的高质量数据。本文选取皖北(阜阳、蚌埠、宿州)为研究区域,以Landsat-8遥感影像为研究数据,经缨帽变换得到遥感影像的主成分信息,并用其分量甄选出不同地物的端元,最后建立线性混合像元模型(LSMM),并对皖北地区冬小麦进行提取。与历史统计数据对比,冬小麦种植面积的提取精度达到了90%以上,说明利用Landsat-8和LSMM开展大尺度范围的小麦种植面积提取具有明显的优势。 展开更多

关键词 Landsat-8 冬小麦 面积提取 混合像元 线性模型

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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

3

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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基于MNDWI/LSMM/K-T变换的淮河流域面状水体提取的比较研究——以南湾水库为例 被引量：1

4

作者 张林鹏 于婉 +3 位作者 张子莺 程港桠 侯琰珍 程启先 《环境与发展》 2020年第10期142-144,146,共4页

水体提取是为开展水环境管理工作提供支持。本研究以淮河流域南湾湖水库为例,运用MNDWI、LSMM、K-T变换的3种提取方法分别进行淮河流域面状水体提取,并结合监督分类进行比较研究。研究结论:(1)MNDWI和LSMM的水体面积偏大且精度不高,并... 水体提取是为开展水环境管理工作提供支持。本研究以淮河流域南湾湖水库为例,运用MNDWI、LSMM、K-T变换的3种提取方法分别进行淮河流域面状水体提取,并结合监督分类进行比较研究。研究结论:(1)MNDWI和LSMM的水体面积偏大且精度不高,并受阈值计算或端元选择影响其精度;(2)K-T变换较适宜用于面状水体提取中,其水体提取效率和精度较高;(3)应当综合考虑多方面因素,选取适当方式来提高水体提取精度,为后续工作开展做好准备。 展开更多

关键词 面状水体提取 MNDWI lsmm K-T变换 比较研究 淮河流域

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不同端元模型下湿地植被覆盖度的提取方法--以北京市野鸭湖湿地自然保护区为例 被引量：45

5

作者 崔天翔 宫兆宁 +2 位作者 赵文吉 赵雅莉 林川 《生态学报》 CSCD 北大核心 2013年第4期1160-1171,共12页

植被覆盖度作为反映湿地植物生长状况的重要生态学参数,在评估和检测湿地生态环境方面起着关键的作用。以华北内陆典型的淡水湿地——北京市野鸭湖湿地自然保护区为研究对象,中等分辨率的Landsat TM影像为数据源,基于线性光谱混合模型(L... 植被覆盖度作为反映湿地植物生长状况的重要生态学参数,在评估和检测湿地生态环境方面起着关键的作用。以华北内陆典型的淡水湿地——北京市野鸭湖湿地自然保护区为研究对象,中等分辨率的Landsat TM影像为数据源,基于线性光谱混合模型(LSMM)对研究区的植被覆盖度进行了估算。针对湿地植被类型丰富、土地利用类型多样化的特点,利用归一化植被指数(NDVI)在反映植物生长状况、覆盖程度以及区分地表覆盖类型方面的优势,通过对原始Landsat TM影像增加NDVI数据维对影像进行维度扩展,克服了传统研究中通常从Landsat TM影像上提取3—4种端元的局限,经最小噪声分离变换(MNF变换)、纯像元指数(PPI)计算以及人机交互端元选取等一系列运算,构建以陆生植物、水生植物、高反射率地物、低反射率地物、裸露土壤为组分的五端元模型来反映研究区的地物组成;同时,以原始Landsat TM影像为基础,构建植物、高反射率地物、低反射率地物、裸露土壤为组分的四端元模型。针对两种端元模型,采用全约束下的LSMM算法进行混合像元分解以获取研究区的植被覆盖度,其次辅以研究区的纯水体信息对其进行优化。精度检验采用相同时期的高分辨率WorldView-2多光谱影像来进行。研究表明:虽然四端元模型与五端元模型对植被覆盖度的估算结果在空间上具有基本一致的分布趋势,但是前者的估算结果在数值上要普遍低于后者,在研究区的水体及其附近,四端元模型难以体现水生植物的植被覆盖信息;另外,五端元模型的估算结果与检验数据的相关系数R达到0.9023,均方根误差(RMSE)为0.0939,明显优于四端元模型的R=0.8671和RMSE=0.1711。这反映了通过对影像进行维度扩展的方法来改进端元提取的数量是可行的,而由此构建的五端元模型可以更充分的反映研究区地物之间的光谱差异,从而获得更好的估算精度。 展开更多

关键词 植被覆盖度 野鸭湖湿地自然保护区 归一化植被指数(NDVI) 端元提取 线性光谱混合模型(lsmm)

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东江源区植被覆盖时空演变遥感监测与分析 被引量：11

6

作者 吴娇 李恒凯 雷军 《江西理工大学学报》 CAS 2017年第1期29-36,共8页

植被覆盖是衡量地表植被状况和指示生态环境变化的一个重要指标,采用1995—2013年Landsat系列遥感影像作为数据源,对东江源区植被覆盖时空演变进行了监测和分析.为提高监测的可靠性,以高分遥感影像获取的源区植被覆盖度作为检验数据,比... 植被覆盖是衡量地表植被状况和指示生态环境变化的一个重要指标,采用1995—2013年Landsat系列遥感影像作为数据源,对东江源区植被覆盖时空演变进行了监测和分析.为提高监测的可靠性,以高分遥感影像获取的源区植被覆盖度作为检验数据,比较像元二分法模型(DPM)和不同端元的线性光谱混合模型(LSMM)对研究区植被覆盖度提取的准确性.结果表明:五端元的LSMM更适宜高植被覆盖且地物复杂的源区植被覆盖度提取;从1995年到2013年,源区植被覆盖总体达60%以上,植被较为茂盛.低植被覆盖区域尽管所占比例不高,但呈现集中连片且向周边蔓延的态势,存在较大的生态风险.植被退化主要原因为:大面积脐橙种植、城镇化和矿产资源的挖掘,这些因素可能还会导致更大范围的生态问题,需要引起重视. 展开更多

关键词 东江源区 动态监测 植被覆盖度 lsmm

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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地表温度像元分解方法 被引量：4

8

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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基于谐波分析和线性光谱模型的耕地信息提取 被引量：9

9

作者 周玉洁 王卷乐 郭海会 《遥感技术与应用》 CSCD 北大核心 2015年第4期706-713,共8页

耕地是重要的农业资源,如何利用遥感技术快速准确地提取耕地信息是目前研究的热点。利用2000年MODIS/EVI时间序列数据提取关中地区耕地资源信息。以不同地类的EVI时间序列数据年内变化差异为分类依据,采用时间序列谐波分析法对全年时间... 耕地是重要的农业资源,如何利用遥感技术快速准确地提取耕地信息是目前研究的热点。利用2000年MODIS/EVI时间序列数据提取关中地区耕地资源信息。以不同地类的EVI时间序列数据年内变化差异为分类依据,采用时间序列谐波分析法对全年时间谱EVI数据进行重构分析,减少噪音对信息提取的影响。经最小噪声分离变换(MNF变换)、纯净像元指数(PPI)计算以及N维可视化工具进行人机交互选取植被、耕地、城镇和水体4种端元,基于线性光谱混合模型,获取该地区耕地资源分布信息。通过与同年1∶10万土地利用数据对比验证,本研究提取的耕地总体精度为83%。研究表明:基于时间序列谐波分析法对EVI数据进行重构,利用不同地类的特征差异,采用混合像元分解的方法,可以精确获取耕地资源定量信息。该方法可为长期、大范围、动态的耕地分布和变化遥感监测提供技术参考,同时为国土资源管理部门提供决策支持。 展开更多

关键词 耕地资源 MODIS/EVI 谐波分析 线性光谱混合模型(lsmm) 关中地区

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基于几何估计的光谱解混方法 被引量：3

10

作者 王立国 王群明 +1 位作者 刘丹凤 吴永庆 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2013年第1期56-61,85,共7页

光谱解混是高光谱数据分析的重要技术之一.全约束(即非负性约束和归一化约束)最小二乘线性光谱混合模型(FCLS-LSMM)具有模型简单和物理意义明确等优点而得以广泛使用.然而,FCLS-LSMM的传统优化求解方法的迭代过程非常复杂.近年提出的几... 光谱解混是高光谱数据分析的重要技术之一.全约束(即非负性约束和归一化约束)最小二乘线性光谱混合模型(FCLS-LSMM)具有模型简单和物理意义明确等优点而得以广泛使用.然而,FCLS-LSMM的传统优化求解方法的迭代过程非常复杂.近年提出的几何方法为降低LSMM的求解复杂度提供了新思路,但是所获得的结果并非真正意义上的全约束最小二乘解.为此,建立了一种完全符合FCLS要求的LSMM几何求解方法,具有复杂度低和可以获得理论最优解等优点.实验表明了所提出方法的有效性. 展开更多

关键词 高光谱 光谱解混 全约束最小二乘(FCLS) 线性光谱混合模型(lsmm)

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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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基于支撑向量回归的二端元混合像元分解

12

作者 吴晓英 王翠云 《干旱区地理》 CSCD 北大核心 2015年第2期327-333,共7页

针对遥感影像混合像元光谱复杂,其非线性特征,传统LSMM分解模型难以进行有效的混合像元分解的不足。通过基于SVR的二端元混合像元分解的研究,从真实遥感影像上获取典型的植被、非植被光谱信息,构造二端元混合光谱库,进行SVR模型的混合... 针对遥感影像混合像元光谱复杂,其非线性特征,传统LSMM分解模型难以进行有效的混合像元分解的不足。通过基于SVR的二端元混合像元分解的研究,从真实遥感影像上获取典型的植被、非植被光谱信息,构造二端元混合光谱库,进行SVR模型的混合像元分解。当样本量为6%时,交叉验证获得最佳模型参数(C=1024.0和g=4.0),进一步对全部混合像元进行混合像元分解。实验结果表明:SVR分解结果 RMSE为5.95,R2为0.958,优于LSMM方法(RMSE=7.71,R2=0.932),且在各个不同真值丰度下具有更好的稳定性,证明该方法对于非线性混合光谱具有很好的学习和推广能力。此外,该方法的精度不随训练样本量的增加呈明显变化,体现出SVR在有限样本情况下能够保证高效率的训练能力。 展开更多

关键词 SVR lsmm 非线性 混合像元分解

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天山北坡中段山区植被覆盖管理措施因子的时空格局动态变化 被引量：6

13

作者 常梦迪 王新军 +4 位作者 闫立男 马克 李永康 李菊艳 贾宏涛 《农业资源与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第4期836-846,共11页

植被覆盖管理措施因子(Vegetation cover and management factor,以下简称C因子)是评估植被因素抵抗土壤侵蚀的能力及准确估算土壤侵蚀模数的重要参数,而区域尺度C因子高质量时间序列的准确估算和空间特征对于土壤侵蚀预测、水土保持规... 植被覆盖管理措施因子(Vegetation cover and management factor,以下简称C因子)是评估植被因素抵抗土壤侵蚀的能力及准确估算土壤侵蚀模数的重要参数,而区域尺度C因子高质量时间序列的准确估算和空间特征对于土壤侵蚀预测、水土保持规划尤为重要。为研究天山北坡中段山区C因子时空动态,采用线性光谱混合模型(Linear Spectral Mixture Model,LSMM)、像元二分模型、增强型自适应反射率时空融合模型(Enhanced Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model,ESTARFM)等方法计算C因子,定量分析2000—2018年研究区C因子的时空格局特征,并对不同土地利用类型的C因子进行分析。结果表明,时间上,2000—2018年C因子总体呈现先上升后下降的趋势,不同时段C因子值不同,表现为秋季>春季>夏季、旱季>雨季。空间上,南部高山区(海拔>3000 m)的C因子值较高,北部中低山丘陵区(2000 m<海拔<3000 m)的C因子值较低。C因子值的分布与土地利用类型关系密切,表现为裸土地>其他林地>采矿用地>内陆滩涂>其他草地>农村宅基地>灌木林地>旱地>天然牧草地>风景名胜设施用地>水浇地>人工牧草地>乔木林地。本研究探究C因子遥感定量估算方法,分析不同土地利用格局对C因子的影响,为开展大尺度C因子的准确估算及不同土地利用格局水土保持效益的综合评价提供了参考。 展开更多

关键词 植被覆盖管理措施因子 天山北坡 lsmm模型 像元二分模型 ESTARFM模型 时空格局 土地利用类型

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基于线性光谱模型和支撑向量机的软硬分类方法 被引量：8

14

作者 胡潭高 潘耀忠 +2 位作者 张锦水 李苓苓 李乐 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2011年第2期508-511,共4页

针对硬分类方法中无法解决的混合像元问题及软分类方法中全图共用一套端元进行混合像元分解所带来的弊端,提出了一种新的软硬分类方法。该方法通过分析目标地物在图像中的分布情况,自动计算判别阈值,将图像分为目标地物纯净区域、目标... 针对硬分类方法中无法解决的混合像元问题及软分类方法中全图共用一套端元进行混合像元分解所带来的弊端,提出了一种新的软硬分类方法。该方法通过分析目标地物在图像中的分布情况,自动计算判别阈值,将图像分为目标地物纯净区域、目标地物混合区域和非目标地物区域。对于目标地物纯净区域和非目标地物区域采用硬分类方法(支撑向量机)快速提取分类信息;对于目标地物混合区域采用软分类方法(端元可变的线性混合像元分解)提取目标地物丰度信息,最后得到目标地物软硬分类结果。通过对北京地区ALOS图像的应用试验,并将新方法与支撑向量机、线性光谱混合模型进行比较,新方法的RMSE值为0.203,总量精度达到95.48%,高于支撑向量机和线性光谱混合模型。实验结果表明,新方法能够有效解决混合像元问题,提高图像分类精度。 展开更多

关键词 软硬分类 线性光谱模型 支撑向量机 自适应阈值

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高光谱遥感数据植被信息提取方法 被引量：18

15

作者 李丹 陈水森 陈修治 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第7期181-185,I0003,共6页

利用高光谱分辨率遥感卫星影像提取植被分布信息时,需要考虑混合像元和训练样本大小的影响,以提高植被信息提取的精度。该文以广州市北部为例,利用线性光谱混合模型和支持向量机方法进行Hyperion影像分类,估计荔枝分布信息。将其结果与Q... 利用高光谱分辨率遥感卫星影像提取植被分布信息时,需要考虑混合像元和训练样本大小的影响,以提高植被信息提取的精度。该文以广州市北部为例,利用线性光谱混合模型和支持向量机方法进行Hyperion影像分类,估计荔枝分布信息。将其结果与QuickBird 1m空间分辨率影像进行对比,利用地图方格网中随机选取的验证点评价精度,信息提取精度达到85.7%,而光谱角度制图提取的精度仅为74.3%。结果表明,混合像元分解模型和支持向量机结合的方法和其他传统的利用光谱信息提取方法相比,能够提高植被分布信息提取的精度。 展开更多

关键词 遥感 支持向量机 提取 线性光谱混合模型 植被信息 荔枝 HYPERION

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基于MODIS遥感数据的混合像元分解技术研究和应用 被引量：18

16

作者 郑有飞 范旻昊 +1 位作者 张雪芬 吴荣军 《南京气象学院学报》 CSCD 北大核心 2008年第2期145-150,共6页

使用郑州市MODIS(Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer)遥感数据,运用线性混合模型,对MODIS遥感数据进行混合像元分解技术研究。探讨了MODIS遥感数据的预处理、线性光谱分解模型、图像端元组分反射率的求取方法。把结果与分... 使用郑州市MODIS(Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer)遥感数据,运用线性混合模型,对MODIS遥感数据进行混合像元分解技术研究。探讨了MODIS遥感数据的预处理、线性光谱分解模型、图像端元组分反射率的求取方法。把结果与分辨率较高的Landsat ETM+图像分类结果进行对比,并根据得到的均方根误差(RMS;Root Mean Square)进行分析表明,利用这种像元分解方法得到的结果较为理想,MODIS数据可以有效地应用于遥感动态监测和土地覆盖分类研究。 展开更多

关键词 MODIS数据 混合像元 遥感 线性模型

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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：6

17

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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基于环境星的混合像元分解水稻面积提取 被引量：6

18

作者 陈树辉 李杨 +2 位作者 曾凡君 薛春燕 刘翔 《安徽农业科学》 CAS 北大核心 2011年第10期6104-6106,共3页

以河南省息县水稻种植面积提取为例,选取线性光谱混合模型对环境小卫星数据进行分类,并计算出水稻种植面积,将其结果与高分辨率ALOS数据进行位置精度计算,得到平均精度达87.89%。同时,与决策树分类方法和神经元网络分类等方法进行对比,... 以河南省息县水稻种植面积提取为例,选取线性光谱混合模型对环境小卫星数据进行分类,并计算出水稻种植面积,将其结果与高分辨率ALOS数据进行位置精度计算,得到平均精度达87.89%。同时,与决策树分类方法和神经元网络分类等方法进行对比,混合像元分解方法总量精度显著提高。表明针对环境小卫星的混合像元分解方法可以提高水稻种植面积的提取精度。 展开更多

关键词 环境小卫星 混合像元分解 端元 线性光谱混合模型 水稻种植面积

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基于粒子群优化的非平滑非负矩阵分解算法 被引量：3

19

作者 戴华平 王旭 +1 位作者 胡红亮 王玉涛 《计算机工程》 CAS CSCD 2013年第1期204-207,212,共5页

传统的非平滑约束的非负矩阵分解算法(nsNMF)在处理高光谱数据时,存在对初始值敏感、容易陷入局部最优值等缺陷。为此,提出一种基于粒子群优化(PSO)的nsNMF算法。采用传统nsNMF算法迭代的结果作为初始值,以避免PSO的盲目搜索。通过PSO... 传统的非平滑约束的非负矩阵分解算法(nsNMF)在处理高光谱数据时,存在对初始值敏感、容易陷入局部最优值等缺陷。为此,提出一种基于粒子群优化(PSO)的nsNMF算法。采用传统nsNMF算法迭代的结果作为初始值,以避免PSO的盲目搜索。通过PSO搜索端元光谱矩阵,利用nsNMF算法更新端元光谱矩阵和丰度矩阵,以缩小搜索空间,降低计算复杂度,避免陷入局部最优。在合成数据集和真实数据集上的实验结果表明,与传统nsNMF算法相比,该算法能获得更好的全局最优解,端元光谱和丰度值更接近真实值。 展开更多

关键词 非负矩阵分解 粒子群优化算法 高光谱 线性光谱模型 全局最小值 稀疏性

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美国中西部沙山地区环境变化的遥感研究 被引量：33

20

作者 赵英时 《地理研究》 CSCD 北大核心 2001年第2期213-219,共7页

文章选择了典型半干旱地区———美国中西部的沙山为研究区 ,利用陆地卫星TM、MSS图像数据 ,采用线性光谱混合模型 (LSMM )、穗帽变换、指数提取等方法 ,提取反映环境变化的沙地、湿地、水域、草地等信息 ,并研究典型半干旱地区———Ne... 文章选择了典型半干旱地区———美国中西部的沙山为研究区 ,利用陆地卫星TM、MSS图像数据 ,采用线性光谱混合模型 (LSMM )、穗帽变换、指数提取等方法 ,提取反映环境变化的沙地、湿地、水域、草地等信息 ,并研究典型半干旱地区———Nebraska近 2 0年来的环境变化及其与气候变化的关系。 展开更多

关键词 环境变化 线性光谱混合模型 沙地 湿地 草地 水域 美国 遥感 指数提取 穗帽变换

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