贝叶斯方法和非参数模型支持下的遥感影像线性光谱分解

发布时间：2017-06-20 01:01

  本文关键词：贝叶斯方法和非参数模型支持下的遥感影像线性光谱分解，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：针对遥感影像混合像元分解中的地物光谱不确定性问题,提出利用非参数模型来刻画地物光谱的概率分布,并基于贝叶斯方法得到地物面积比例的后验概率分布,最后利用无偏估计和最大似然估计来估算地物面积比例.通过Landsat遥感影像不透水层制图的实验表明,所提方法的分解精度高于传统的线性光谱分解算法和硬分类方法,证明了贝叶斯方法能够较好地解决地物光谱不确定的问题.
【作者单位】： 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室;河南大学黄河中下游数字地理技术教育部重点实验室;华中师范大学城市与环境科学学院;
【关键词】： 遥感 端元 混合像元 贝叶斯 非参数模型
【基金】：湖北省自然科学基金(No.2014CFB726) 国家自然科学基金(No.41101413,No.41401503) 2015测绘地理信息公益性行业科研专项项目基金(201512026) 中央高校基本科研业务费专项资金项目基金(No.2042016kf0162)资助
【分类号】：P237;TP751
【正文快照】： 混合像元一直影响遥感土地覆盖分类的精度.为了对混合像元分类,需要将混合像元内不同地物的面积比例进行解算,这个过程叫做混合像元分解.混合像元分解的方法主要有3种类型:一是线性光谱分解方法.该方法假设像元光谱由像元内部不同地物的光谱加权平均而来,而权重等于地物所占的

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本文编号：464153