本文關(guān)鍵詞：貝葉斯方法和非參數(shù)模型支持下的遙感影像線性光譜分解，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：針對遙感影像混合像元分解中的地物光譜不確定性問題,提出利用非參數(shù)模型來刻畫地物光譜的概率分布,并基于貝葉斯方法得到地物面積比例的后驗概率分布,最后利用無偏估計和最大似然估計來估算地物面積比例.通過Landsat遙感影像不透水層制圖的實驗表明,所提方法的分解精度高于傳統(tǒng)的線性光譜分解算法和硬分類方法,證明了貝葉斯方法能夠較好地解決地物光譜不確定的問題.
【作者單位】： 武漢大學(xué)測繪遙感信息工程國家重點實驗室;河南大學(xué)黃河中下游數(shù)字地理技術(shù)教育部重點實驗室;華中師范大學(xué)城市與環(huán)境科學(xué)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 遙感 端元 混合像元 貝葉斯 非參數(shù)模型
【基金】：湖北省自然科學(xué)基金(No.2014CFB726) 國家自然科學(xué)基金(No.41101413,No.41401503) 2015測繪地理信息公益性行業(yè)科研專項項目基金(201512026) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金項目基金(No.2042016kf0162)資助
【分類號】：P237;TP751
【正文快照】： 混合像元一直影響遙感土地覆蓋分類的精度.為了對混合像元分類,需要將混合像元內(nèi)不同地物的面積比例進(jìn)行解算,這個過程叫做混合像元分解.混合像元分解的方法主要有3種類型:一是線性光譜分解方法.該方法假設(shè)像元光譜由像元內(nèi)部不同地物的光譜加權(quán)平均而來,而權(quán)重等于地物所占的

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本文編號：464153