混合像元及混合像元分析

由于中低空间分辨率的遥感数据在一个像元中记录了两种以上地类的不同光谱 ,从而获得了两个以上地类的光谱之和以及混合像元 ,当地类破碎时混合像元越多 ,而且在两类以上地类的交界处混合像元最多 .该文模拟不同空间分辨率的遥感图像中混合像元造成的误分类情况 ,同时应用线性模型对混合像元进行了分解提纯 ,用以提高分辨率精度     

基于混合像元分解提取小麦种植面积的技术与方法研究

以菏泽市曹县为例,运用线性混合模型,对MODIS遥感数据的混合像元分解技术与方法进行了初步研究。通过MNF变换、散点图以及引入PPI纯净像元指数确定端元组分,并采用最小包含法求取端元组分反射率,而后将4类端元光谱值代入线性模型,用带有约束的最小二乘法求解,得出每种地物类型的百分比丰度以及RMS误差图像,RMS均值小于0．0096,并与TM图像进行对比分析,利用混合像元分解方法可较高精度的提取小麦面积信息。     

线性混合光谱模型在多光谱遥感影像分类中的应用

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%。     

混合像元分解在表层土壤有机质遥感估算中的应用

基于Landsat 8 OLI遥感影像数据,以巢湖流域为研究区,通过线性混合像元分解法从混合像元光谱中消除植被端影响,重建土壤光谱,构建土壤有机质遥感估算模型,并与直接基于影像光谱构建的土壤有机质估算模型进行比较.结果表明,通过线性混合像元分解法构建的估算模型建模集的决定系数(R2)为0.48,均方根误差(RMSE)为5.42,验证集的R2=0.46、RMSE=5.85;直接基于影像光谱构建的土壤有机质估算模型建模集的R2=0.36、RMSE=6.93,验证集的R2=0.37、RMSE=7.12.运用线性混合像元分解法构建的有机质估算模型可有效抑制地表植被干扰,提高土壤有机质遥感估算精度.     

基于环境星的混合像元分解水稻面积提取

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。     

基于先验知识的MCMC在混合像元分解中的应用研究

MCMC方法是一种动态的参数估计方法,研究MCMC方法在遥感影像混合像元分解中的应用。传统的混合像元分解一般是基于固定端元的,而实际上影像中像元并不都是由完全相同的端元组成。基于MCMC方法提出了一种端元可变的像元分解算法,并且充分利用了端元的累计先验知识。算法将端元选取和丰度反演合为一个步骤,抽象成一个估计参数的随机过程,在端元数目可变的前提下,基于可逆的跳跃式MCMC方法估计参数。在状态转移过程中,加入端元的累计先验知识,提高算法效率。这种算法不需要人工干预,能够实现自动化像元分解,并且具有较高的精度。结果表明,基于修正MCMC的端元可变的自动化解混算法在分解精度和稳定性方面均优于基于固定端元的混合像元分解方法。     

应用混合像元分解提取胡杨覆盖度信息1）

以内蒙古荒漠地区胡杨林为研究对象,应用混合像元分解方法从TM多光谱数据中提取了胡杨林植被覆盖度,并以高分辨率Quickbird影像分割结果作为真值进行精度评价,与传统的基于植被指数提取植被覆盖度的方法进行了对比。结果表明：基于几何顶点端元选取的混合像元分解方法可以有效提取胡杨植被覆盖度（ R2＝0．893,RMSE＝0．12）,优于植被指数回归方法提取精度（R2＝0．574）。研究结果有助于开展荒漠地区较大范围的胡杨林动态监测和保护。     

基于环境卫星的混合像元分解提取江汉平原油菜种植面积

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。通过选取2011年湖北省江汉平原油菜生长期内不同生育期的两景HJ-1A/B-CCD数据,生成1组8波段的数据;采取阈值技术结合夏收作物NDVI指数变化特点,提取夏收作物在江汉平原的空间分布;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。结果表明,线性光谱混合模型能够高精度地提取油菜的种植面积,是一种很好的油菜种植面积监测方法。     

几种植被指数探测低盖度植被能力的研究

以京津源风沙治理区延庆县为例,利用2002年ETM+数据,对NDVI、RDVI、SAVI和MSAVI四种植被指数探测低盖度植被的能力进行了对比研究。并以NDVI为基础,采用混合像元分解模型,反演出基础盖度,分别建立不同VI与植被覆盖度的相关模型。通过分析不同VI随植被覆盖度增加的反映速率变化及不同覆盖条件下不同VI的取值范围的变化发现,NDVI在各盖度段数值都比较大,对低盖度植被反映最敏感,探测低密度绿色植被的能力最强,MSAVI次之,RDVI和SAVI探测低盖度植被的能力则较差。     

农作物种植面积的改进型混合像元判别分析法提取

根据线性混合模型原理提出了利用低分辨率高光谱的遥感数据计算农作物种植面积的新方法,改进型混合像元判别分析法,并运用中分辨率成像光谱仪(MODIS)数据计算了江陵县中稻和棉花的种植面积.以当天TM数据的监督分类法得出的种植面积作为标准对此方法进行了详细比较,并与其他两种常规方法作物光谱特性差异法和监督分类法进行比较.结果表明,改进的混合像元判别分析法误差最小,运用在混合像元为特性的MODIS数据上比较合适;作物光谱特性差异法原理简单、计算方便,但小面积地物区分效果差;监督分类法误差最大,不适合运用在低分辨率高光谱的MODIS数据上.     

基于像素类型的阶跃型边缘提取算法

介绍一种用于提取目标图像和背景图像都比较简单的图像中的阶跃型边缘算法。把二值化图像中的像素点分为4类:背景点、目标体点、边缘点、噪声点;算法实现过程如下:首先对图像进行二值化处理,然后对二值图像中的目标体的边缘像素点进行跟踪,找出目标体的边缘曲线。试验表明:该算法实现简单、处理快速、抗噪性好。     

基于计算机视觉技术的砀山酥梨果梗识别

针对酥梨果梗计算机视觉检测方法的普适性问题,提出了一种利用像素点分析法识别果梗的算法。将酥梨图像进行二值化、滤波、形态学运算等预处理后,用Sobel算子提取酥梨图像边缘,再由一阶矩特征计算图像形心。选定形心为参考原点,建立图像的笛卡尔坐标系;从Y轴负方向开始,逆时针分别按15°和10°形心角对轮廓边缘点进行区域分块;统计分块区域内的像素点特征,并依此特征识别果梗。结果表明,对于无果梗的酥梨,15°和10°均能精确识别出来;有果梗的酥梨,15°较10°的识别率高,且含果梗区域的像素特征较其他区域的有很大突变。总体上果梗识别正确率可达97%,一定程度上可以满足酥梨果梗识别的需要。     

基于区域增长的海岸带黑暗像元自动提取算法研究

针对海岸带区域独特的地表状况设计了一个近海岸的黑暗像元自动提取算法。首先利用修订型归一化水体指数(RNDWI)和归一化植被指数(NDVI)对黑暗像元备选区域进行确定,然后从备选区域中找到初始黑暗像元,最后利用多阈值的区域增长法对黑暗像元的选取进行优化,最终计算得到黑暗像元值。应用此算法对Landsat-5 TM影像遥感数据进行处理,结果表明,大气校正之后的典型地物光谱曲线更接近于真实的光谱曲线,说明此算法设计合理,其大气校正结果与用ENVI软件进行FLAASH大气校正和黑暗像元法大气校正的结果相比,此算法更接近于FLAASH模型法,校正效果较好。同时利用黑暗像元自动提取算法得到大气校正后的结果大大减少了反射率值为负的情况,提高了数据的利用率。     

一种新的混合滤波算法

在超限像素滤波的基础上,融合了均值滤波和中值滤波的优点,提出了基于3种滤波的1种新的混合滤波算法．由实验的图像、均方误差（MSE）、峰值信噪比（PSNR）和Q指标可以看出,这种新的混合滤波算法能有效地滤除图像多种噪声,较好地保护图像的边缘和细节．     

数字图像处理技术在叶面积测量中的应用

传统测量叶面积方法费时、低效,叶面积仪法高成本、维修不便.本研究利用图像处理技术测量叶面积,从解决图像阈值的分割、叶片阴影去除以及叶片边缘检测算法等问题出发,应用大津法求得阈值,中值滤波法去除杂点,采用Roberts算子检测边缘,进而计算叶面积.叶面积仪法与图像处理法比较叶面积值相关系数R2为0.962,剪纸法与图像处...     

土壤侵蚀因子的定量分析及概念模型的建立(英文)

[目的]通过对土壤侵蚀因子进行定量分析以及建立概念模型,研究云南省东川市与会泽县交界处的土壤侵蚀状况,以期为该地区土地资源利用和水土流失治理提供方法。[方法]以经验性土壤侵蚀模型——通用土壤侵蚀模型 USLE(Universal Soil Loss Equation)为基础,分析并确定了土壤侵蚀的 6 个主要影响因子的定量指标,建立了土壤侵蚀的概念模型。使用像元乘法程序,获得像元流失量图,通过对像元流失量图和土壤侵蚀等级图的统计,确定土壤流失区域并提出解决治理方案。[结果]研究区域年平均土壤流失模数约为 5 962 t/hm2,侵蚀强度属于剧烈侵蚀。土壤侵蚀等级图显示剧烈侵蚀区位于流域附近,其土壤流失极为严重,主要土地类型为荒地及裸地,坡度在 30°~40°之间,未进行任何保土措施。[结论]该研究结果表明试验区域的土地利用结构与布局不合理,导致了生态环境的恶化。该流域治理的重点应是 51.6%的剧烈侵蚀区,建议将坡荒地改为梯田耕作。     

土壤侵蚀因子的定量分析及概念模型的建立

[目的]通过对土壤侵蚀因子进行定量分析以及建立概念模型,研究云南省东川市与会泽县交界处的土壤侵蚀状况,以期为该地区土地资源利用和水土流失治理提供方法。[方法]以经验性土壤侵蚀模型———通用土壤侵蚀模型USLE(Universal Soil Loss Equation)为基础,分析并确定了土壤侵蚀的6个主要影响因子的定量指标,建立了土壤侵蚀的概念模型。使用像元乘法程序,获得像元流失量图,通过对像元流失量图和土壤侵蚀等级图的统计,确定土壤流失区域并提出解决治理方案。[结果]研究区域年平均土壤流失模数约为5 962 t/hm2,侵蚀强度属于剧烈侵蚀。土壤侵蚀等级图显示剧烈侵蚀区位于流域附近,其土壤流失极为严重,主要土地类型为荒地及裸地,坡度在30°～40°之间,未进行任何保土措施。[结论]该研究结果表明试验区域的土地利用结构与布局不合理,导致了生态环境的恶化。该流域治理的重点应是51.6%的剧烈侵蚀区,建议将坡荒地改为梯田耕作。     

利用OpenGL实现三维绘图

本文通过一个用OpenGL显示图像的Windows程序实例，介绍了OpenGL编程的基本概念、步骤，以及如何利用OpenGL函数库实现三维绘图。     

基于Windows字库的点阵数据提取方法*

 基于编程软件Delphi,介绍并实现了一种从Windows字库中提取字体信息,并将其转换为点阵数据的方法。通过使用Windows的API函数此方法共分2步,第1步从字库中提供字体数据并输出到位图,第2步从位图中提取点阵数据。