基于正则MAP模型的遥感影像亚像元定位

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基于正则MAP模型的遥感影像亚像元定位

吴柯, 李平湘, 张良培, 沈焕锋

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吴柯, 李平湘, 张良培, 沈焕锋. 基于正则MAP模型的遥感影像亚像元定位[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2007, 32(7): 593-596.

引用本文:

吴柯, 李平湘, 张良培, 沈焕锋. 基于正则MAP模型的遥感影像亚像元定位[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2007, 32(7): 593-596.

WU Ke, LI Pingxiang, ZHANG Liangpei, SHEN Huanfeng. Sub-pixel Mapping of Remote Sensing Images Based on MAP Model[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2007, 32(7): 593-596.

Citation:

WU Ke, LI Pingxiang, ZHANG Liangpei, SHEN Huanfeng. Sub-pixel Mapping of Remote Sensing Images Based on MAP Model[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2007, 32(7): 593-596.

基于正则MAP模型的遥感影像亚像元定位

¹ 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉市珞喻路129号,430079

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(40471088,40523005);国家973计划资助项目(2003CB415205,2006CB701302);武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室开放研究基金资助项目(904151695)

作者简介:
吴柯,博士生。研究方向为人工神经网络与遥感图像处理等。

中图分类号: P237.3

Sub-pixel Mapping of Remote Sensing Images Based on MAP Model

¹ State Key Laboratory for Information Engineering in Surveying,Mapping and Remote Sensing, Wuhan University,129 Luoyu Road,Wuhan 430079,China

Funds: 国家自然科学基金资助项目(40471088,40523005);国家973计划资助项目(2003CB415205,2006CB701302);武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室开放研究基金资助项目(904151695)

摘要: 为了更好地解决亚像元的定位问题,基于超分辨率影像重建的技术,结合亚像元定位理论,提出了一种应用于亚像元定位的正则MAP估计模型,并且通过真实数据进行了检验。实验表明,该模型是一种简单、有效地解决亚像元定位问题的方法。
- 混合像元 /
- 硬分类 /
- 遥感 /
- 影像分类 /
- 亚像元定位
Abstract: A regularized super-resolution image reconstruction method is proposed to solve the problem of sub-pixel mapping with the assumption of spatial dependence,based on the assumption of spatial dependence and the application of the soft classification result.The model was tested on real image datas,and the result shows that this model is a simple and efficient method to solve the sub-pixel mapping problem.
- mixed pixel /
- hard classification /
- remote sensing /
- image classification /
- sub-pixel mapping

[1]	门计林, 刘越岩, 张斌, 周繁. 多结构卷积神经网络特征级联的高分影像土地利用分类 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2019, 44(12): 1841-1848. doi: 10.13203/j.whugis20180137
[2]	王春艳, 刘佳新, 徐爱功, 王玉, 隋心. 一种新的高分辨率遥感影像模糊监督分类方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2018, 43(6): 922-929. doi: 10.13203/j.whugis20150726
[3]	赵波, 苏红军, 蔡悦. 一种切空间协同表示的高光谱遥感影像分类方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2018, 43(4): 555-562, 604. doi: 10.13203/j.whugis20150579
[4]	王毅, 李季. 基于SVM的高光谱遥感图像亚像元定位 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2017, 42(2): 198-201. doi: 10.13203/j.whugis20150443
[5]	程诗尧, 梅天灿, 刘国英. 顾及结构特征的多层次马尔科夫随机场模型在影像分类中的应用 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2015, 40(9): 1180-1187. doi: 10.13203/j .whu g is20130692
[6]	唐韵玮, 张景雄. 遥感影像土地覆盖分类的多点地统计学方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2014, 39(5): 546-550. doi: 10.13203/j.whugis20130023
[7]	张晓贺, 翟亮, 张继贤, 杨享兵. AdaTree算法在遥感影像分类中的应用 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(12): 1460-1464.
[8]	张春森, 李辉. 顾及混合像元分解的遥感图像光谱模拟 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(9): 1052-1056.
[9]	郑文武, 曾永年. 利用多分类器集成进行遥感影像分类 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2011, 36(11): 1290-1293.
[10]	姚玲, 刘高焕, 刘庆生, 费立凡. 利用影像分类分析黄河三角洲人工刺槐林健康 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2010, 35(7): 863-867.
[11]	黄远程, 李平湘, 张良培. 基于交互最小二乘优化的高光谱影像端元光谱分析 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2010, 35(10): 1217-1221.
[12]	钟燕飞, 张良培, 李平湘. 遥感影像分类中的模糊聚类有效性研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2009, 34(4): 391-394.
[13]	吴柯, 牛瑞卿, 李平湘, 张良培. 基于模糊ARTMAP神经网络模型的遥感影像亚像元定位 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2009, 34(3): 297-300.
[14]	万幼川, 申邵洪, 张景雄. 基于概率统计模型的遥感影像变化检测 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2008, 33(7): 669-672.
[15]	吴波, 汪小钦, 张良培. 端元光谱自动提取的总体最小二乘迭代分解 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2008, 33(5): 457-460.
[16]	黄微, 张良培, 李平湘. 基于地形区域分割的复杂地区遥感影像分类 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2007, 32(9): 791-795.
[17]	钟燕飞1　张良培1　龚健雅1　李平湘1. 基于资源限制性人工免疫系统的多光谱遥感影像分类方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2006, 31(1): 47-50.
[18]	万幼川, 宋杨. 基于高分辨率遥感影像分类的地图更新方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2005, 30(2): 105-109.
[19]	张路, 廖明生, 盛辉. 基于正交变换的多通道遥感影像变化检测 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2004, 29(5): 456-460,469. doi: 10.13203/j.whugis2004.05.018
[20]	刘少创. 草场资源分类专家系统的研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 1994, 19(1): 45-51.

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基于正则MAP模型的遥感影像亚像元定位

¹ 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉市珞喻路129号,430079

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(40471088,40523005);国家973计划资助项目(2003CB415205,2006CB701302);武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室开放研究基金资助项目(904151695)

作者简介:
吴柯,博士生。研究方向为人工神经网络与遥感图像处理等。

收稿日期: 2007-04-28
修回日期: 2007-04-28
刊出日期: 2007-07-05

中图分类号: P237.3

关键词:

亚像元定位

摘要: 为了更好地解决亚像元的定位问题,基于超分辨率影像重建的技术,结合亚像元定位理论,提出了一种应用于亚像元定位的正则MAP估计模型,并且通过真实数据进行了检验。实验表明,该模型是一种简单、有效地解决亚像元定位问题的方法。

English Abstract

吴柯, 李平湘, 张良培, 沈焕锋. 基于正则MAP模型的遥感影像亚像元定位[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2007, 32(7): 593-596.

引用本文:

吴柯, 李平湘, 张良培, 沈焕锋. 基于正则MAP模型的遥感影像亚像元定位[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2007, 32(7): 593-596.

WU Ke, LI Pingxiang, ZHANG Liangpei, SHEN Huanfeng. Sub-pixel Mapping of Remote Sensing Images Based on MAP Model[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2007, 32(7): 593-596.

Citation:

WU Ke, LI Pingxiang, ZHANG Liangpei, SHEN Huanfeng. Sub-pixel Mapping of Remote Sensing Images Based on MAP Model[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2007, 32(7): 593-596.

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