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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
引用本文:刘姣娣,曹卫彬,李华,刘学. 基于线性光谱混合模型的棉花遥感识别混合像元分解[J]. 中国棉花, 2011, 38(10): 32-36. DOI: 1000-632X(2011)10-0032-05
作者姓名:刘姣娣  曹卫彬  李华  刘学
作者单位:石河子大学机械电气工程学院,石河子,832003
摘    要: 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。

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  
收稿时间:2011-08-12;

Mixed Pixel Decomposition of Cotton Identification with Remote Sensing Data Based on Linear Spectral Mixture Model (LSMM)
LIU Jiao-di,CAO Wei-bin,LI Hua,LIU Xue. Mixed Pixel Decomposition of Cotton Identification with Remote Sensing Data Based on Linear Spectral Mixture Model (LSMM)[J]. China Cotton, 2011, 38(10): 32-36. DOI: 1000-632X(2011)10-0032-05
Authors:LIU Jiao-di  CAO Wei-bin  LI Hua  LIU Xue
Affiliation:LIU Jiao-di,CAO Wei-bin,LI Hua,LIU Xue
Abstract:
Keywords:
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