【摘 要】
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我国西部山区积雪资源丰富,是许多大江大河的发源地,准确估算这些地区的积雪对水资源合理利用与管理具有重要的科学意义.遥感数据中普遍存在着混合像元,研究如何对这些信息进行分离,成为定量遥感分析中不可回避的问题之一.尤其对于中低分辨率的遥感影像来说,像元的空间分辨率越低,其包含多种地物的可能性就越大,像元级的遥感数据定量分析必然存在更大的不确定性,因此对混合像元进行基于亚像元的定量成分分析以提高地物分类
【机 构】
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兰州大学草地农业科技院,兰州730020
【出 处】
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第一届中国大地测量和地球物理学学术大会
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我国西部山区积雪资源丰富,是许多大江大河的发源地,准确估算这些地区的积雪对水资源合理利用与管理具有重要的科学意义.遥感数据中普遍存在着混合像元,研究如何对这些信息进行分离,成为定量遥感分析中不可回避的问题之一.尤其对于中低分辨率的遥感影像来说,像元的空间分辨率越低,其包含多种地物的可能性就越大,像元级的遥感数据定量分析必然存在更大的不确定性,因此对混合像元进行基于亚像元的定量成分分析以提高地物分类精度,变得至关重要.本文针对现行的基于凸面体理论提取多光谱遥感影像端元的局限性,将基于多光谱影像的N-FINDR端元提取算法结合正交空间投影算法(OSP),提出了一种基于MODIS数据的改进的N-FINDR最大体积迭代端元提取算法；同时通过熟悉不同地物类型的光谱特征曲线,结合先验知识(IGBP土地分类图),对自动提取的端元进行筛选,得到不同地物的光谱特征曲线；针对同一地物在不同时期的光谱特征受大气、光照、环境、下垫面类型以及积雪面积大小等的影响,利用全约束最小二乘法线性混合像元分解算法提取MODIS亚像元积雪面积.实验表明该自动提取端元算法能够有效地提取端元,不受维数的限制,且不会忽略小目标,且其运算速度也有所提高；同时,基于先验知识的时间序列光谱库建立方法是一种新的积雪亚像元制图思路,能够有效地筛选出目标端元,相比于MODIS标准积雪面积比例产品,建立的光谱数据库在推算过去及未来几年的积雪亚像元制图上具有更高的精度,将标准雪盖率产品、基于先验知识的解混产品分别与TM真值进行误差分析,对比发现,改进算法在标准误差上比标准产品降低了0.16,相关系数上提高了0.23,平均误差降低了0.27.但无论改进算法还是标准产品,地形因素仍然是制约积雪信息提取精度的最大因素,其中海拔的影像最大,其次分别是地表粗糙度、坡度和坡向.
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