一种新的遥感图像混合像元分解方法.pdfVIP

维普资讯 第24卷第6期 红 外 与 毫 米 波 学 报 Vo1．24，No．6 2005年 l2月 J．InfraredMillim．Waves December，2005 文章编号：1001—9014(2005)06—0463—40 一 种新的遥感图像混合像元分解方法 周 昊，王 斌 ，张立明 (1．复旦大学 电子工程系，上海 200433；2．复旦大学 波散射和遥感信息教育部重点实验室，上海 200433) 摘要：提出一种新的遥感图像混合像元分解方法，通过最小化一种带约束条件的能量函数，可实现多通道遥感图像 中混合像元更精确的分解．同时针对所提议的算法进行 了模拟和实际数据的实验验证，并将结果与BP神经网络的 分解结果进行比较，结果表明，本文所提出的带约束条件的能量函数最小化方法在分解准确性和抗噪声能力方面， 明显优于基于BP神经网络的分解方法． 关 键 词：约束条件；能量函数；混合像元分解；BP神经网络 中图分类号：TP75 文献标识码：A NEW SCHEME FOR DECOMPOSITION OFM Ⅸ ED PⅨ ELS OF REM OTE SENSING IMAGES ZHOU Hao ， WANG Bin ， ZHANG Li—Ming (1．DepartmentofElectronicsEngineering，FudanUniversity，Shanghai200433，China； 2．TheKeyLaboratoryofWaveScatteringandRemoteSensingInformation(MinistryofEducation)， FudanUniversity，Shanghai200433，China) Abstract：A newschemeforthedetectionandclassificationofsubpixelspectralsignaturesin remotesensingimageswas presented．Byminimizingtheenergyfunctionwithtwospecial constraints，themixedpixelsinmuhichannelremotesensing imagescanbedecomposedmoreprecisely．Inthisstudy，experimentsontheproposedschemeandBPneuralnetworkwith artificial andreal—worlddatawereperfomr ed．Theexperimentsshowthattheproposedschemecangetmorepreciseresults andisobviouslymorerobustthanBPneuralnetwork． Keywords：constraintconditions；eneryg function；decompositionofmixedpixels；BPneuralnetwork 类 J，同时也是 目前混合像元分解采用较多的一类 引言 方法 卜 ．该类方法物理意义明确，易于理解，但 由于 通常，多光谱和高光谱遥感图像是以像元为单位 方法本身的限制使得算法的分解精确性和抗噪声能 来检测和获取地物信息．由于多光谱和高光谱遥感图 力较差，并且不能很好的满足遥感图像混合像元分解 像空间分辨率的限制，一个像元往往覆盖几十甚至几 中所要求的一些