遥感图像混合像元信息提取方法研究

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1、分类号密级V938735单位代码：10019学号：S030257气蛾差≮犬普’学位论文遥感图像混合像元信息提取方法研究Extractiontechniquesofmixedpixels’informationforremotesensingimage研究生：指导教师：申请学位类别：专业领域名称：研究方向：所在学院：萱墅堂鍪珏熬握壅堂亟±±攘堂盛业暹壁攮丕丛基应用叠遮主巫撞堂瞳零零六年六月中国农业大学颂I．学位论文摘蔓摘要遥感(RemoteSensing)与地理信息系统、全球定位系统、各种地面观测技术、信

2、息分析技术等结合起来形成了一门崭新的地球信息科学，对各级部fJ决策、管理等具有积极的推动作用。遥感图像是以像元为单位记录的，对应于地表不同地物覆盖类型光谱信号的综合。目前，遥感的定摄化研究要求计算机数字图像处理的最小处理单元由像元向亚像元过渡，提高了以像元为单位的常规遥感分类的整体精度。本文在北京小汤山国家精准农业示范基地周边一定范围选取试验区，并利用同时相的TM、MODIS遥感影像得到地表反射率来进行混合像元分解研究。本研究改进了利用监督分类、非监督分类、实测地物光谱和地物光谱数据库获取端元的常规方法

3、，从多光谱遥感数据本身挖掘光谱信息，对TM数据进行最小噪声变换和纯净像元提取来获取端元数据信息，参照实测光谱数据基丁形状因子对其进行光谱匹配验证，表明通过多光谱遥感数据获取端元光谱信息可以代替地面实测光谱信息进行研究。在此基础上本研究利用多光谱遥感数据TM获取端元光谱信息分别对TM数据和MODIS数据混合像元进行了分解，参照2004年土地利用数据库面积的统计信息对比可知相对误差均小于15％，并且利用TM数据获取的端元光谱信息对TM的混合像元进行分解可以达到更高的精度。闻此从图像数据本身入手，采用分辨率较

4、高的同时相遥感数据获取端元光谱信息对分辨率低的遥感数据进行混合像元分解是可行而有效实用的。关键词：端元，光谱匹配，混合像元分解AbstractRemotesensingincombinationwithgeographicinformationsystem，globalpositionsystem，allkindsofgroundsurfaceobservingtechnology,andinformationanalysistechnologyandsoondevelopanewkindofearth

5、informationscience，whichhaveapositiveimpulsefordecisionmakingandmanagenaentofalldifferentlevelsdepartment．RemoteSensingimagehavingimagememberasunitkeeparecord，whichintegratingallkindsofspectralsignalaccordingwithdifferentthingscoveredontheground．Nowremot

6、esensing’squantitativestudydemandsminimalprocessingunitofcomputerdigitalimageprocessingtransitionfrompixeltosub-imageunit，whichpromotesthetotalprecisionofnormalremotesensingclassificationbasedonimagemember．ThispaperselectedaresearchareaaroundXiaotangshan

7、PrecisionAgriculturalExperimentStation，anddidsomeunmixedimagememherstudyusingthesurfacereflectanceratioofTM．MODISimageatthesametimeandspace．Thethesisimprovedthenormalmethodsofend—memberabstractingby,supervisedclassification，un—supervisedclassification，th

8、roughactualspectrummeasurementandfromspectrallibraries．ThismethodgotspectralinformationbyusingMNFandPPIfromTM，verificatedsimilaritybetweentheresultsandactualspectruminformationbasedonshapefactor,whichdeclaredthatthespectru