【摘 要】
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从遥感图像中提取植被信息的传统方法主要是依据植被指数,植被指数是基于像元的,有时一个像元代表很大一片区域,显然一个像元中很有可能存在几种地物,实际的植被信息与植被指
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从遥感图像中提取植被信息的传统方法主要是依据植被指数,植被指数是基于像元的,有时一个像元代表很大一片区域,显然一个像元中很有可能存在几种地物,实际的植被信息与植被指数得出的就会存在差别。
本文提出一种可以进行像元分解的方法,即ICA方法。ICA是由盲信源分离发展而来的多通道信号分解方法。基于源信号相互间统计独立性的假设,ICA可以尽量减少成分间的统计依赖性,从而从混合信号中提取出源信号的估计。常常使用ICA从一组观测数据中找到隐藏的因子(源信号或特征),从而获得尽可能独立的分量。ICA是一种基于高阶累计量的方法,它对数据进行空间变换,使变换后的分量间尽可能地互相独立。其他的空间变换,如PCA只使用了数据的低阶累计量,变换的结果只能去相关。
将ICA应用于处理遥感图像,在较早的时候就已有一些研究,但大部分都是介绍一种ICA方法,而且对处理的结果很少有人做进一步的研究,其中大部分的算法又都仅限于FastICA算法。
本文应用8种ICA算法处理TM图像,并对各算法提取出的植被分量进行精度比较,旨在寻找一种对TM图像而言植被提取效果较好的ICA算法。分析结果表明,Efica算法的精度最高,而且Efica算法所用时间也相对较少。并且先进行MNF(Minimum Noise Fraction,最小噪声分离)消噪再进行ICA处理,可以提高植被提取的精度。
本文还将FastICA算法用于处理Hyperion图像并进行了一定的研究。研究表明,为了提高Hyperion数据植被提取的精度,必须进行波段选择,波段选择不仅大大减少了算法运行所需的时间,而且大大提高了提取的精度。
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