基于HJ-1A高光谱影像的湿地精细分类

作者：张雅春,那晓东,臧淑英

摘要：混合像元的存在不仅影响了基于高光谱影像的地物识别和分类精度,而且已成为遥感科学向定量化发展的主要障碍。本文以扎龙湿地为试验区,以环境一号卫星采集的高光谱影像为数据源,分别采用传统的全约束最小二乘光谱解混算法(fullyconstrainedleastsquaresspectralunmixingalgorithm,FCLS)与基于稀疏约束最小二乘光谱解混算法(sparseconstrainedleastsquaresspectralunmixingalgorithm,SUFCLS)实现了试验区湿地的精细分类,并对两种分类结果的表现及其分类精度进行了对比分析。研究结果表明:SUFCLS算法能够自适应的从光谱库中选择场景中所占比例最高的一组端元,并将此端元的组合应用于传统的全约束最小二乘光谱解混中实现不同湿地类型丰度的提取,该算法充分考虑了端元的空间异质性,弥补了FCLS算法在端元选取过程中的不足。精度验证结果表明与FCLS算法相比,SUFCLS算法分类结果的均方根误差更小,丰度的相关系数更高,因此该方法对于提高湿地解混精度以及实现湿地精细化分类具有重要意义。

发文机构：哈尔滨师范大学寒区地理环境监测与空间信息服务黑龙江省重点实验室

关键词：高光谱影像稀疏解混线性解混湿地分类扎龙自然保护区hyperspectral imagesparse unmixinglinear unmixingwetland classificationZhalong Natural Reserve

分类号： P237[天文地球—摄影测量与遥感][天文地球—测绘科学与技术]