高光谱遥感图像亚像元定位技术,本文是遥感图像有关参考文献格式范文与遥感图像和像元和定位技术相关参考文献格式范文.
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一、引言
尽管高光谱遥感图像光谱分辨率很高,但其空间分辨率相对较低,导致图像中存在大量混合像元,严重影响了遥感影像的应用水平,已成为遥感应用定量化的主要障碍.亚像元定位技术则可以获取混合像元内部更加细致的空间结构信息,提供具有更高空间分辨率的遥感信息,有利于提高地物分类精度.
二、亚像元定位基本思想
1997 年,英国南安普顿大学Atkinson 教授首次提出“亚像元定位”的概念.亚像元定位的基础理论——空间相关性,假定各地物类别的分布在像元内和像元之间具有空间相关性,即距离较近的像元与距离较远的像元相比更有可能属于同一类型.亚像元定位的处理对象主要是遥感图像中普遍存在的混合像元.它在混合像元分解的基础上,利用地物类别及其对应的丰度值,将混合像元切割成更小的单元,细分到亚像元级别,确定混合像元中所包含地物类型的具体空间位置,从而得到亚像元尺度的地物分类图,以提高遥感地物影像的空间分辨率.
三、亚像元定位技术
依据使用范围的不同,亚像元定位技术分为：基于单目标的定位和基于多类地物的定位.前者是指遥感图像中仅包含目标与背景两大类,感兴趣目标是定位对象,目的是定位其所在的位置和（或）目标的具体形状.依据感兴趣目标的尺寸大小,此类问题进一步可分为点目标定位和面目标定位.点目标是指感兴趣目标的实际尺寸小于或等于图像的空间分辨率.面目标是指感兴趣目标的尺寸大于图像的空间分辨率.基于多类地物定位是利用地物丰度图和各像元的空间位置关系,还原出高分辨率下的分类结果.在基于多类地物定位的过程中,无需提取感兴趣目标,直接计算各类地物的丰度图即可.亚像元定位是遥感领域中一个相对较新的课题.Atkinson 依据像元空间相关性理论提出的像元交换技术(PSA),根据亚像元和其邻域亚像元间相关性的大小,对亚像元进行交换,以使空间相关性逐渐增大直至稳定.Makino 等对PSA 模型中的权值函数、相关参数等进行了分析研究.沈掌泉将亚像元/ 像元吸引模型用于PSA 的初始化,提高了亚像元定位的精度和速度.凌峰等利用元胞自动机来交换亚像元, 以使空间相关性最大.童小华同时考虑同类地物间的吸引性和不同类别地物间的排斥性,提出基于吸引—排斥模型的亚像元定位方法,该方法适用于大尺度下的亚像元定位.针对小尺度目标,Atkinson 等利用两点直方图来描述地物空间分布特征,通过直方图匹配的方式来实现亚像元定位.Kasetkasem 等采用马尔可夫随机场(MRF) 来描述像元之间统计相关性, 同时考虑空间约束和光谱约束, 通过求解亚像元所属各类地物的概率实现亚像元的定位.Verhoeye 等对空间相关性理论的数学模型进行了研究,并将亚像元定位转化成线性优化问题.在此基础上,Mertens 等提出了基于遗传算法、BP 神经网络(BPNN)、以及亚像元像元空间引力模型的亚像元定位方法.钟燕飞将亚像元定位问题转换成空间相关性最大的优化问题, 提出了基于自适应差分进化的亚像元定位算法.以上亚像元定位算法大部分都是基于空间相关性假设的前提下,仅利用单个影像数据在像元级的软分类比重来进行亚像元定位.事实上,与图像的超分辨率重建类似,亚像元定位也属不适定性逆问題.而稀疏性正则化方法是当前解决图像处理中不适定性问题的研究热点.近年来,随着稀疏表示和压缩感知理论的研究与发展,稀疏表示模型为高光谱影像的亚像元定位提供了新的研究思路.
四、亚像元定位结果评价方法
目前,专门针对亚像元定位结果的评价方法较少,通常从算法的精度和时间效率两方面来评价亚像元定位结果的优劣.亚像元定位精度的定量评价最直观的指标是错误定位像元个数(EMP),其值由亚像元定位结果与原始图像相减后的误差图像计算得到.EMP 越小,亚像元定位效果越好.此外,光谱解混中常用的均方根误差也是亚像元定位精度定量评价的重要指标.以上评价方法适用于仅含有目标和背景两类地物的遥感图像,对于含有多类地物的遥感图像,通常采用混淆矩阵和Kappa 系数进行评价.
结束语：近年来,高光谱遥感技术得到了快速发展,其应用领域也越来越广泛,人们对高光谱遥感图像空间分辨率的要求也日益加强.亚像元定位技术正是一项提高遥感影像空间分辨率的技术,它可以有效提高遥感影像的应用潜力,这对军事侦察、城市规划、地形图变更、地籍调查等方面具有重要的应用价值和实际意义.
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