基于端元独立性的端元数目自动获取方法

目前端元数目主要是图像处理者目视判读影像获得的经验值,往往与影像中实际典型地物种类数目不符合。根据端元数目取值不同时的分类结果均方根误差(RMSE)的大小,能够得到实际端元数,但该方法因多次分类导致计算量过大。本文在研究端元间光谱相关性与端元数目之间关系的基础上,提出一种基于端元独立性的端元数目自动获取方法。与基于RMSE的端元数目自动获取方法的对比实验表明,该方法不仅能够正确有效地获取实际端元数,提高端元提取自动化程度,而且能够大大减少运算时间。

基于决策二叉树的多光谱影像混合像元分类方法

传统混合像元分类算法按照同一标准同时提取各类地物,导致错分现象严重。本文利用端元光谱间的独立性关系和决策二叉树的分层特征,提出基于决策二叉树的混合像元分类方法。利用黄山地区Landsat7 ETM+影像数据进行实验,结果表明:该算法正确合理,分类精度比SGA-NCLS方法高,但分类效率比SGA-NCLS低。