【摘 要】
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遥感图像分类问题一直是遥感研究中比较重要的一个分支,混合像元的存在,限制了分类精度的提高。在研究遥感图像的分类问题中,提高遥感图像的分类精度,混合像元分解在研究中将
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遥感图像分类问题一直是遥感研究中比较重要的一个分支,混合像元的存在,限制了分类精度的提高。在研究遥感图像的分类问题中,提高遥感图像的分类精度,混合像元分解在研究中将会起到很重要的作用,提高混合像元分解的精度,可以使准确度达到亚像元级。 本文首先对现有的混合像元分解的物理模型和方法进行介绍。混合像元问题若得不到很好的解决,将会给后续的遥感工作带来较大的误差,混合像元分解的研究工作许多学者作了深入的研究,提出了许多新的模型,新的研究方法和理论,这戏理论和方法在混合像元分解中不断得到应用。混合像元分解工作分为两步:一是端元提取,二是利用提取的端元进行混合像元分解研究,两者工作都需要进行深入的分析和总结,以达到更好的分解混合像元的目的。 其次介绍支持向量机相关理论,统计学习理论(SLT)建立在小样本学习基础上,为研究有限样本情况下的统计模式识别构建了一个较好的理论框架,在这种新理论的发展中提出了一种新的模式识别方法──支持向量机(SVM)。SVM克服了局部最优解、维数灾难等困扰传统模式识别方法的难题,同时在小样本条件下体现出很好的推广性能。 最后通过研究支持向量机的理论和混合像元分解理论,利用支持向量机后验概率和边界提取的方法对混合像元分解进行研究。利用边界提取后的无边界图像进行端元提取,相对比较精确。同时在利用支持向量机后验概率进行分解时,提出了线性模型初始化概率,使得初始概率物理意义明确,同时由于利用最小二乘法求解结果不一定保证结果在0到1之间,通过归一化,使其概率转化到0到1之间。最后对湖北省武汉市及其周边地区研究,估计分类概率,通过MODIS和TM两种不同影像混合像元分类,证明了该算法可以提高分类的精度。
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