Integration of spatial attractions between and within pixels for sub-pixel mapping

As a promising technique to enhance the spatial reso- lution of remote sensing imagery, sub-pixel mapping is processed based on the spatial dependence theory with the assumption that the land cover is spatially dependent both within pixels and be- tween them. The spatial attraction is used as a tool to describe the dependence. First, the spatial attractions between pixels, sub- pixel/pixel spatial attraction model （SPSAM）, are described by the modified SPSAM （MSPSAM） that estimates the attractions accord- ing to the distribution of sub-pixels within neighboring pixels. Then a mixed spatial attraction model （MSAM） for sub-pixel mapping is proposed that integrates the spatial attractions both within pix- els and between them. According to the expression of the MSAM maximumising the spatial attraction, the genetic algorithm is em- ployed to search the optimum solution and generate the sub-pixel mapping results. Experiments show that compared with SPSAM, MSPSAM and pixel swapping algorithm modified by initialization from SPSAM （MPS）, MSAM can provide higher accuracy and more rational sub-pixel mapping results.

农业区域多光谱遥感影像亚像元定位研究

在对亚像元定位空间引力模型改进的基础上,提出了一种基于二次引力计算的亚像元定位模型,并在不同退化尺度下开展基于空间引力模型、像元交换模型和二次引力计算模型的亚像元定位精度比较研究。其中,数据源为人工影像和国产高分一号8 m空间分辨率遥感影像,研究对象为中国北方黄淮海区典型区域夏收作物。结果表明,在不同退化尺度条件下,所提二次引力计算模型(DSGM)可有效进行亚像元定位,且定位精度均优于空间引力模型和像元交换模型。其中,在亚像元分割尺度为6的人工影像实验中,二次引力计算模型亚像元定位总体精度和kappa系数分别为93.90%和0.818,比K-mean硬分类精度分别提高3.76%和0.254,比空间引力模型亚像元定位精度分别提高2.25%和0.160,比像元交换模型亚像元定位精度分别提高2.45%和0.173;在亚像元分割尺度为4的遥感影像实验中,二次引力计算模型亚像元定位总体精度和kappa系数分别为83.13%和0.742,较K-mean硬分类精度分别提高9.50%和0.154,较空间引力模型亚像元定位精度分别提高5.44%和0.088,较像元交换模型亚像元定位精度分别提高6.39%和0.104。

不同引力范围下二次引力模型亚像元定位研究

为进一步提高亚像元级遥感影像分类精度,研究开展了基于空间引力模型(spatial attraction model,SAM)和像元交换模型(pixel swapping model,PSM)有机结合的二次引力计算模型(double-calculated spatial gravity model,DSGM)亚像元定位实验;并对不同引力范围下的模型精度进行验证。研究中,利用空间引力模型改进像元交换模型初始化算法;并相应的对像元交换模型优化算法进行改进。其中,实验数据为人工影像数据和美国威斯康星州典型农业区的Landsat 8遥感影像数据。结果表明,当退化尺度为4时,在环绕空间关系下,利用二次引力计算模型对人工影像和遥感影像进行亚像元定位精度较空间引力模型和像元交换模型均有所提高。可见基于二次引力计算的亚像元定位模型精度均优于空间引力模型和像元交换模型,证明所提亚像元定位方法具有一定可行性和适用性,为更好地突破遥感影像空间分辨率的限制提供了新的思路。

基于单亲遗传算法和子像元/像元空间吸引模型的亚像元制图研究

混合像元普遍存在于遥感图像数据中。与传统的硬分类(Hard Classification)方法相比,在处理混合像元时,软分类(Soft Classification)技术可以避免信息丢失;但是,通过软分类技术获得的结果,仍然无法确定各分类在像元中的具体位置。子像元制图(或超分辨率制图、亚像元制图)技术能将软分类技术得到的结果转化为更高分辨率的图像,它能兼得软分类和硬分类两者的优势。将遗传算法的一个变种—单亲遗传算法应用于子像元制图,结合子像元/像元空间吸引模型,单亲遗传算法能直接获得子像元制图结果。以合成的图像和实际的土地覆盖图像为实验对象,通过目视比较和定量精度评价,与硬分类的结果相比,该方法能取得更高的制图精度和更好的结果。