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国土资源遥感  2013, Vol. 25 Issue (1): 18-25    DOI: 10.6046/gtzyyg.2013.01.04
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基于二次散射的高光谱遥感图像光谱非线性混合模型
余先川1, 李建广1,2, 徐金东1, 张立保1, 胡丹1
1. 北京师范大学信息科学与技术学院,北京 100875;
2. 中国传媒大学信息工程学院,北京 100024
A nonlinear spectral mixture model for hyperspectral imagery based on secondary scattering
YU Xianchuan1, LI Jianguang1,2, XU Jindong1, ZHANG Libao1, HU Dan1
1. Beijing Normal University, College of Information Science and Technology, Beijing 100875, China;
2. Communication University of China, Information Enginering School, Beijing 100024, China
全文: PDF(6950 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

高光谱遥感图像(简称高光谱图像)的空间分辨率通常较低,混合像元现象严重。为了提高图像的分类精度,必须计算出混合像元内每种纯地物所占的比例(丰度)。然而,受实际地物间复杂关系和大气散射的影响,高光谱图像像元内的光谱混合都是非线性的,这就使得传统的基于线性光谱混合模型的解混精度难以满足要求。为此,定义了广义的非线性混合模型,提出了一种基于二次散射的非线性混合模型——二次散射模型(secondary scattering model,SSM)。通过对模拟数据和AVIRIS实际数据的解混实验表明,相对于传统的线性光谱解混,基于该模型进行光谱解混得到了更精确的分类结果。

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关键词 植被覆盖度植被指数像元二分模型    
Abstract

As the linear mixture model cannot well characterize the resultant mixed spectra due to the complicated relations between different ground objects and the effect of atmospheric scattering, a nonlinear spectral mixture model-secondary scattering model is proposed in this paper. Computer simulated images and AVIRIS hyperspectral images of Cuprite district in America were tested, and the experimental results show that the decompostion result of the proposed model are much more precise than that of the traditional linear spectral mixture model.

Key wordsvegetation coverage    vegetation index    dimidiate pixel model
收稿日期: 2012-05-17      出版日期: 2013-02-21
:  TP79  
基金资助:

国家自然科学基金项目(编号:41072245,11001019,41272359)、国家"863"计划项目(编号:2007AA12Z156)、北京市自然科学基金项目(编号:4102029)、教育部新世纪优秀人才支持计划项目(编号:NCET-06-0131)共同资助。

作者简介: 余先川(1967-),男,教授,博士生导师。主要从事数学地质、空间信息处理等方面的研究。E-mail:yuxianchuan@163.com。
引用本文:   
余先川, 李建广, 徐金东, 张立保, 胡丹. 基于二次散射的高光谱遥感图像光谱非线性混合模型[J]. 国土资源遥感, 2013, 25(1): 18-25.
YU Xianchuan, LI Jianguang, XU Jindong, ZHANG Libao, HU Dan. A nonlinear spectral mixture model for hyperspectral imagery based on secondary scattering. REMOTE SENSING FOR LAND & RESOURCES, 2013, 25(1): 18-25.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2013.01.04      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2013/V25/I1/18
[1] Schweizer S M,Moura J M F.Hyperspectral imagery:Clutter adaptation in anomaly detection[J].IEEE Tran on Information Theory,2000,46(5):1855-1871.
[2] 童庆禧,张兵,郑兰芬.高光谱遥感——原理、技术与应用[M].北京:高等教育出版社,2006:166-169. Tong Q X,Zhang B,Zheng L F.Hyperspectral remote sensing[M].Beijing:Higher Education Press,2006:166-169.
[3] Keshava N,Mustard J.Spectral unmixing[J].IEEE Signal Processing Mag,2002,19(1):44-57.
[4] Craig M.Minimum volume transforms for remotely sensed data[J].IEEE Trans Geosci and Remote Sensing,1994,32(3):542-552.
[5] Nascimento J M P,Bioucas-Dias J M.Does independent component analysis play a role in unmixing hyperspectral data?[J].IEEE Trans Geosci and Remote Sensing,2005,43(1):175-187.
[6] Jia S,Qian Y.Constrained nonnegative matrix factorization for hyperspectral unmixing[J].IEEE Trans Geosci and Remote Sensing,2009,47(1):161-173.
[7] Zortea M,Plaza A.Spatial preprocessing for endmember extraction[J].IEEE Trans Geosci and Remote Sensing,2009,47(8):2679-2693.
[8] Ghosh G,Kumar S,Saha S K.Hyperspectral satellite data in mapping salt-affected soils using linear spectral unmixing analysis[J].Journal of the Indian Society of Remote Sensing,2012,40(1):129-136.
[9] Liu K H,Wong E,Du E Y,et al.Kernel-based linear spectral mixture analysis [J].IEEE Trans Geosci and Remote Sensing,2012,9(1):129-133.
[10] Deng Y B,Fan F L,Chen R R.Extraction and analysis of impervious surfaces based on a spectral unmixing method using Pearl River Delta of China landsat TM/ETM+ imagery from 1998 to 2008[J].Sensors,2012,12(2):1846-1862.
[11] Iordache M D,Bioucas-Dias J M.Sparse unmixing of hyperspectral data[J].IEEE Trans Geosci and Remote Sensing,2011,49(6):2014-2039.
[12] RSI(Research Systems Inc.).ENVI user's guide version 4.0[S].Boulder,CO 80301 USA,2003.
[13] Heinz D C,Chang C I.Fully constrained least squares linear spectral mixture analysis method for material quantification in hyperspectral imagery[J].IEEE Tran GRS,2001,39(3):529-545.
[14] Plaza J,Plaza A,Martinez P,et al.Nonlinear mixture models for analyzing laboratory simulated-forest hyperspectral data[J].Proc SPIE Image and Signal Processing for Remote Sensing IX,2004,52(38):480-487.
[15] AVIRIS data of Cuprite distuict,America.http://aviris.jpl.nasa.gov/html/aviris.freedata.html.
[16] Vane G,Green R,Chrien T G,et al.The airborne visible/infrared imaging spectrometer(AVIRIS)[J].Remote Sensing of the Environment,1993,44(2/3):127-143.
[17] Nascimento J,Dias J B.Vertex component analysis:A fast algorithm to unmix hyperspectral data[J].IEEE Trans Geosci and Remote Sens,2005,43(4):175-187.
[1] 姚金玺, 张志, 张焜. 基于GEE的诺木洪洪积扇植被时空变化特征、成因及趋势分析[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 249-256.
[2] 晋成名, 杨兴旺, 景海涛. 基于RS的陕北地区植被覆盖度变化及驱动力研究[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(4): 258-264.
[3] 李阳, 袁琳, 赵志远, 张晋磊, 王宪业, 张利权. 基于无人机低空遥感和现场调查的潮滩地形反演研究[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(3): 80-88.
[4] 陈虹, 郭兆成, 贺鹏. 1988—2018年间洱海流域植被覆盖度时空变换特征探究[J]. 国土资源遥感, 2021, 33(2): 116-123.
[5] 吴霞, 王长军, 樊丽琴, 李磊. 基于多光谱遥感的盐渍化评价指数对宁夏银北灌区土壤盐度预测的适用性分析[J]. 国土资源遥感, 2021, 33(2): 124-133.
[6] 宋承运, 胡光成, 王艳丽, 汤超. 基于表观热惯量与温度植被指数的FY-3B土壤水分降尺度研究[J]. 国土资源遥感, 2021, 33(2): 20-26.
[7] 胡新宇, 许章华, 陈文慧, 陈秋霞, 王琳, 刘辉, 刘智才. 基于PROBA/CHRIS影像的归一化阴影植被指数NSVI构建与应用效果[J]. 国土资源遥感, 2021, 33(2): 55-65.
[8] 王川, 范景辉, 林思美, 饶月明, 黄华国. 光学遥感植被指数与SAR遥感参数的相关性及其主要影响因素研究[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(2): 130-137.
[9] 程宇琪, 王雨晴, 孙静萍, 张成福. 多伦县草原植被覆盖与蒸散量时空变化及其关系[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(1): 200-208.
[10] 彭继达, 张春桂. 基于高分一号遥感影像的植被覆盖遥感监测——以厦门市为例[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(4): 137-142.
[11] 马超, 蔡盼丽. 徂徕山—莲花山地区环境生态指数时空变化与驱动因素分析[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(4): 199-208.
[12] 柴国奇, 王静璞, 王光镇, 韩柳, 王周龙. 基于MODIS数据的典型草原非光合植被覆盖度估算[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(3): 234-241.
[13] 董立新. 三峡库区森林叶面积指数多模型遥感估算[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(2): 73-81.
[14] 孙桂芬, 覃先林, 刘树超, 李晓彤, 陈小中, 钟祥清. 典型植被指数识别火烧迹地潜力分析[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(1): 204-211.
[15] 赖家明, 杨武年. 基于RS的川西天然林区近29年植被覆盖动态变化[J]. 国土资源遥感, 2018, 30(4): 132-138.
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