黄河口遥感图像光谱混合分解

刘庆生; 刘高焕; 刘素红

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黄河口遥感图像光谱混合分解

刘庆生, 刘高焕, 刘素红

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刘庆生, 刘高焕, 刘素红. 黄河口遥感图像光谱混合分解[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2001, 26(3): 266-269.

引用本文:

刘庆生, 刘高焕, 刘素红. 黄河口遥感图像光谱混合分解[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2001, 26(3): 266-269.

LIU Qingsheng, LIU Gaohuan, LIU Suhong. Spectral Unmixing of Remote Sensing Image of the Yellow River Mouth[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2001, 26(3): 266-269.

Citation:

LIU Qingsheng, LIU Gaohuan, LIU Suhong. Spectral Unmixing of Remote Sensing Image of the Yellow River Mouth[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2001, 26(3): 266-269.

黄河口遥感图像光谱混合分解

1 中国科学院资源与环境信息系统国家重点实验室, 北京市安定门外大屯路917大楼, 100101;
2 中国科学院遥感应用研究所, 北京市安定门外大屯路917大楼, 100101

详细信息

作者简介:
刘庆生,博士后。现主要从事遥感图像处理、遥感地质应用以及遥感、地理信息系统在区域可持续发展中的应用研究。代表成果:TM图像对应分析研究;有序岩石遥感信息的最优分割等。E-mail:liuqs@lreis.ac.cn

中图分类号: P237.3

Spectral Unmixing of Remote Sensing Image of the Yellow River Mouth

1 State Key Laboratory of Resources and Environmental Information System, CAS, 917 Building, Anwai DatunRoad, Beijing, China, 100101;
2 Institute of Remote Sensing Applications, CAS, CAS, 917 Building, Anw ai DatunRoad, Beijing, China, 100101

摘要: 探讨了用逻辑斯蒂法进行光谱混合分解的新技术,采用黄河口TM图像进行了分析。结果证明,它不仅能给出分类结果图像,而且能产生组成像元各地类的丰度图像,说明分类图像是在某种置信度下的结果。
- 黄河口 /
- 光谱混合分解 /
- 逻辑斯蒂法
Abstract: The spectral signature of a pixel in remotely sensed image in most cases is the result of the reflecting spectral properties of mixed land cover types constituting the area of a pixel.However,despite this phenomenon most remotely sensed image classification algorithms aim at sorting a pixel according to the spectral statistic features of a pixel.Spectral unmixing can not only give the abundance images of surface cover types constituting the area of a pixel,but also get the classification image.In this paper,we process and analyze the TM image of the Yellow River Mouth received on June 25,1999 as the following:(1) Atmospheric calibration of the image data by the internal average relative reflection,(2) Selection of the training pixels of the endmembers,(3) Spectral unmixing of the image data by the logistic model,(4) Getting the abundance image of every endmembers constituting the area of a pixel,and giving the classification image.In the end,the final image resulting from logistic model is compared qualitatively with similar products derived from maximum——likelihood classifier and spectral angle mapping technique.Then the factors effecting the classification product of logistic model are discussed.Moreover,some research aspects for the future are suggested.
- the Yellow River Mouth /
- spectral unmixing /
- logistic model

[1]	杨刚, 孙伟伟, 张殿发. 利用可分离非负矩阵分解实现高光谱波段选择 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2019, 44(5): 737-744. doi: 10.13203/j.whugis20170174
[2]	吴柯, 何坦, 杨叶涛. 基于混合像元分解与EM算法的中低分辨率遥感影像变化检测 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2019, 44(4): 555-562. doi: 10.13203/j.whugis20160546
[3]	李鹏, 黎达辉, 李振洪, 王厚杰. 黄河三角洲地区GF-3雷达数据与Sentinel-2多光谱数据湿地协同分类研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2019, 44(11): 1641-1649. doi: 10.13203/j.whugis20180258
[4]	康一飞, 潘励, 孙明伟, 陈奇, 王越. 基于高斯混合模型法的国产高分辨率卫星影像云检测 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2017, 42(6): 782-788. doi: 10.13203/j.whugis20140875
[5]	张乐飞, 何发智. 基于张量分解的超光谱图像降秩与压缩 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2017, 42(2): 193-197. doi: 10.13203/j.whugis20140688
[6]	黄远程, 钟燕飞, 赵野鹤, 朱卫恒. 联合盲分解与稀疏表达的高光谱图像异常目标检测 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2015, 40(9): 1144-1150. doi: 10.13203/j .whu g is20140575
[7]	王楠, 张良培, 杜博. 最小光谱相关约束NMF的高光谱遥感图像混合像元分解 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2014, 39(1): 22-26.
[8]	. 归一化法消除全极化SAR影像Freeman分解中的不一致 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(3): 257-261.
[9]	唐菲, 徐涵秋. 不同传感器线性光谱分解反演不透水面的对比——以Landsat ETM+和EO-1 ALI为例 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(9): 1068-1072.
[10]	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.
[11]	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.
[12]	樊辉, 黄海军, 唐军武. 黄河口水体光谱特性及悬沙浓度遥感估测 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2007, 32(7): 601-604.
[13]	孔令罔, 朱元泓, 李琼. 以混合算法建立宽带多光谱色彩表示空间 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2006, 31(9): 788-791.
[14]	吴波, 张良培, 李平湘. 基于支撑向量机概率输出的高光谱影像混合像元分解 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2006, 31(1): 51-54.
[15]	罗红霞, 龚健雅. UFCLS线性光谱混合分析法在遥感图像分类识别中的效果分析 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2004, 29(7): 615-618.
[16]	许才军, 李志才. 轮回搜索-贝叶斯法及其在大地测量反演中的应用 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2003, 28(6): 658-662.
[17]	邓德祥, 李玉林, 钟诚东. 组合逻辑自动综合的超前试探法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 1997, 22(2): 160-162.
[18]	翟国君. Hotine函数法的椭球面积分解 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 1993, 18(2): 63-70.
[19]	吕荣峰. 正交三角分解法及其在光束法平差中的应用 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 1988, 13(3): 105-114.
[20]	薄立, 张云虎, 王耀东, 高宝山. 布面疵点光学/计算机混合识别法的研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 1988, 13(3): 65-73.

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黄河口遥感图像光谱混合分解

1 中国科学院资源与环境信息系统国家重点实验室, 北京市安定门外大屯路917大楼, 100101;

2 中国科学院遥感应用研究所, 北京市安定门外大屯路917大楼, 100101

作者简介:
刘庆生,博士后。现主要从事遥感图像处理、遥感地质应用以及遥感、地理信息系统在区域可持续发展中的应用研究。代表成果:TM图像对应分析研究;有序岩石遥感信息的最优分割等。E-mail:liuqs@lreis.ac.cn

收稿日期: 2001-01-29
刊出日期: 2001-03-05

中图分类号: P237.3

关键词:

黄河口 /

光谱混合分解 /

逻辑斯蒂法

摘要: 探讨了用逻辑斯蒂法进行光谱混合分解的新技术,采用黄河口TM图像进行了分析。结果证明,它不仅能给出分类结果图像,而且能产生组成像元各地类的丰度图像,说明分类图像是在某种置信度下的结果。

English Abstract

Spectral Unmixing of Remote Sensing Image of the Yellow River Mouth

1 State Key Laboratory of Resources and Environmental Information System, CAS, 917 Building, Anwai DatunRoad, Beijing, China, 100101;

2 Institute of Remote Sensing Applications, CAS, CAS, 917 Building, Anw ai DatunRoad, Beijing, China, 100101

Received Date: 2001-01-29
Publish Date: 2001-03-05

Keywords:

Abstract: The spectral signature of a pixel in remotely sensed image in most cases is the result of the reflecting spectral properties of mixed land cover types constituting the area of a pixel.However,despite this phenomenon most remotely sensed image classification algorithms aim at sorting a pixel according to the spectral statistic features of a pixel.Spectral unmixing can not only give the abundance images of surface cover types constituting the area of a pixel,but also get the classification image.In this paper,we process and analyze the TM image of the Yellow River Mouth received on June 25,1999 as the following:(1) Atmospheric calibration of the image data by the internal average relative reflection,(2) Selection of the training pixels of the endmembers,(3) Spectral unmixing of the image data by the logistic model,(4) Getting the abundance image of every endmembers constituting the area of a pixel,and giving the classification image.In the end,the final image resulting from logistic model is compared qualitatively with similar products derived from maximum——likelihood classifier and spectral angle mapping technique.Then the factors effecting the classification product of logistic model are discussed.Moreover,some research aspects for the future are suggested.

刘庆生, 刘高焕, 刘素红. 黄河口遥感图像光谱混合分解[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2001, 26(3): 266-269.

引用本文:

刘庆生, 刘高焕, 刘素红. 黄河口遥感图像光谱混合分解[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2001, 26(3): 266-269.

LIU Qingsheng, LIU Gaohuan, LIU Suhong. Spectral Unmixing of Remote Sensing Image of the Yellow River Mouth[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2001, 26(3): 266-269.

Citation:

LIU Qingsheng, LIU Gaohuan, LIU Suhong. Spectral Unmixing of Remote Sensing Image of the Yellow River Mouth[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2001, 26(3): 266-269.

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作者简介: 刘庆生,博士后。现主要从事遥感图像处理、遥感地质应用以及遥感、地理信息系统在区域可持续发展中的应用研究。代表成果:TM图像对应分析研究;有序岩石遥感信息的最优分割等。E-mail:liuqs@lreis.ac.cn

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黄河口遥感图像光谱混合分解

1 中国科学院资源与环境信息系统国家重点实验室, 北京市安定门外大屯路917大楼, 100101; 2 中国科学院遥感应用研究所, 北京市安定门外大屯路917大楼, 100101

作者简介: 刘庆生,博士后。现主要从事遥感图像处理、遥感地质应用以及遥感、地理信息系统在区域可持续发展中的应用研究。代表成果:TM图像对应分析研究;有序岩石遥感信息的最优分割等。E-mail:liuqs@lreis.ac.cn

English Abstract

Spectral Unmixing of Remote Sensing Image of the Yellow River Mouth

1 State Key Laboratory of Resources and Environmental Information System, CAS, 917 Building, Anwai DatunRoad, Beijing, China, 100101; 2 Institute of Remote Sensing Applications, CAS, CAS, 917 Building, Anw ai DatunRoad, Beijing, China, 100101

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刘庆生,博士后。现主要从事遥感图像处理、遥感地质应用以及遥感、地理信息系统在区域可持续发展中的应用研究。代表成果:TM图像对应分析研究;有序岩石遥感信息的最优分割等。E-mail:liuqs@lreis.ac.cn

1 中国科学院资源与环境信息系统国家重点实验室, 北京市安定门外大屯路917大楼, 100101;

2 中国科学院遥感应用研究所, 北京市安定门外大屯路917大楼, 100101

作者简介:
刘庆生,博士后。现主要从事遥感图像处理、遥感地质应用以及遥感、地理信息系统在区域可持续发展中的应用研究。代表成果:TM图像对应分析研究;有序岩石遥感信息的最优分割等。E-mail:liuqs@lreis.ac.cn

1 State Key Laboratory of Resources and Environmental Information System, CAS, 917 Building, Anwai DatunRoad, Beijing, China, 100101;

2 Institute of Remote Sensing Applications, CAS, CAS, 917 Building, Anw ai DatunRoad, Beijing, China, 100101