基于局部连续性与全局相似性的光谱保持型亚像元映射

遥感图像的像元级分类精度受混合像元的影响.亚像元映射以像元分解获得的丰度值为基础,在地物分布规律的约束下,细化估计各类地物的亚像元级分布模式.本文同时考虑了地物分布的空间与光谱信息,提出了一种基于局部连续性与全局相似性的光谱保持型亚像元映射算法.针对地物的空间分布特性,提出了利用类内离散度对局部连续性进行建模,并通过相似分布像元表示误差引入全局相似性约束项.针对地物的光谱特性,采用最小化光谱误差约束了亚像元映射过程中的光谱无失真性.模拟数据与真实数据上的实验结果表明,本文算法比其他同类算法具有更高的估计精度,且更适合于实际应用.

基于多字典稀疏表示的遥感图像亚像元映射

本文提出了一种基于多字典稀疏表示的亚像元映射算法,利用已知的同类型高空间分辨率地物分布图像,构建能够更好反映不同类别地物空间分布模式的多个字典,将待分类亚像元用每一类字典稀疏表示,并依据重构误差最小化原则以及光谱失真程度约束条件来划分亚像元的地物类别.模拟与真实数据上的实验结果表明,本文算法能有效应对地物空间分布模式的多样性,具有更高的亚像元映射精度和更好的算法鲁棒性.