农业机械学报

作者：黄作维,胡光伟,谢世雄

单位：湖南工业大学,湖南工业大学,湖南工业大学,

关键词：地物分类;光谱解混;端元提取;光谱空间特征

基金：湖南省自然科学基金项目(2017JJ2072、2017JJ3056)

高光谱遥感信息提取面临的突出问题是混合像元的广泛存在，如何有效地解译混合像元是高光谱遥感应用的关键问题。混合像元不仅影响地物的识别和分类精度，而且是遥感技术向定量化发展的重要障碍，混合像元分解是解决混合像元问题最有效的方法，能够克服高光谱图像空间分辨率的限制。针对传统混合像元分解算法的缺点，基于优化的候选端元判断方法及端元提取的并行设计方法，提出了一种优化的混合像元分解方法，实现了光谱特征信息和空间特征信息的有机融合。通过模拟高光谱数据和真实遥感图像进行仿真研究，实验结果表明，该方法能得到精确的端元和对应的丰度，获得较好的解混效果，为城市地物分类提供了有力支持。

来源：2018年第10期

《农业机械学报》期刊编辑部

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