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端元

端元的相关文献在1982年到2022年内共计194篇,主要集中在自动化技术、计算机技术、测绘学、地质学 等领域,其中期刊论文99篇、专利文献142686篇;相关期刊64种,包括中国高新技术企业、测绘与空间地理信息、测绘科学技术学报等; 端元的相关文献由504位作者贡献,包括张兵、赵春晖、张良培等。

端元—发文量

期刊论文>

论文:99 占比:0.07%

专利文献>

论文:142686 占比:99.93%

总计:142785篇

端元—发文趋势图

端元

-研究学者

  • 张兵
  • 赵春晖
  • 张良培
  • 高连如
  • 杜博
  • 罗文斐
  • 王立国
  • 孙旭
  • 李二森
  • 王瀛
  • 期刊论文
  • 专利文献

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作者

    • 孙肖; 徐林林; 王晓阳; 田野; 王伟; 张中跃
    • 摘要: 有效的高光谱混合像元分解方法可以提高矿物信息提取的精度。为进一步研究高光谱混合像元分解方法,采用线性光谱混合模型解释高光谱图像的成像机制,用不同矿物端元的线性组合表达混合像元。在最大似然估计的框架下,利用期望最大算法对混合像元的端元和丰度进行估计。针对端元提取易受异常值影响的问题,提出基于随机抽样一致算法的稳健的K-P-Means算法,优化端元提取过程。利用光谱角度距离和光谱信息散度评价估计端元和真实端元的一致性;利用结构相似性和峰值信噪比衡量估计的丰度和端元重新获得的图像与原图像的相似性。多种仿真数据指标显示,该优化模型可以获得精度较高的端元和丰度估计结果。通过将提取的端元与美国地质调查局光谱库提供的矿物波谱曲线进行匹配来确定矿物类型,真实数据采用内华达州铜矿区的AVIRIS高光谱传感器Cuprite数据集。矿物提取结果显示,该模型对绿泥石等8种类别的主要矿物识别结果较好,矿物聚集性明显,与实际情况一致。该方法不仅可以较好地提取矿物信息,而且可以有效抵制噪声的影响。
    • 房森; 焦淑红
    • 摘要: 高光谱图像有较高的光谱分辨率,但是单个像元覆盖的面积比较大,导致单个像元中出现多于一种地物的现象,即混合像元.混合像元的存在严重影响了高光谱数据的后续利用.高光谱图像解混技术的目的就是将混合像元中存在的地物种类(端元)以及各个地物种类所对应的比例(丰度)精确地表示出来.高光谱数据覆盖的范围比较大,不可避免存在端元变异的现象.为了应对端元变异现象,利用扩展的线性混合模型对高光谱数据进行建模.在基于分层解混技术的基础上,利用乘子交替方向法对其进行优化.实验结果表明,解混效果得到提升.
    • 韩月; 康维新; 李慧
    • 摘要: 针对高光谱图像中含有大量混合像元,且大多数解混算法未能利用真实地物信息的问题,提出了一种利用先验信息约束的非负矩阵分解方法对高光谱进行解混.首先利用顶点成分分析法和全约束最小二乘法分别对端元矩阵和丰度矩阵进行初始化,然后利用本文算法对高光谱数据进行解混,最后对估计端元和估计丰度进行评价分析.实验显示,利用本文提出的方法对数据解混的结果优于其他约束的非负矩阵分解算法得到的结果,在求解过程中有很好的抗噪性能.
    • 赵晨; 聂运菊; 汪博军; 李永飞
    • 摘要: 基于亚像元思想,采用线性光谱混合模型对混合像元进行分解,结合传统与手动方法选取端元,使用Landsat 8 OLI数据对研究区不透水面覆盖度(Impervious Surface Coverage,ISC)进行提取,并对初步提取的不透水面采用NDVI阈值法进行优化处理.对于模型的分解精度,RMS平均值为0.008812,达到精度要求.提取结果经精度验证,提取的不透水面盖度的均方根误差为0.1398,平均绝对误差为0.0809,具有较高的精度.最后,对南昌部分地区进行不透水面盖度统计,并对其进行空间分布分析.研究结果表明:使用线性光谱混合模型并结合传统与手动选取端元,能够较好的提取南昌地区不透水面盖度信息,可以解决仅仅基于像元的不透水面提取精度不高的问题;南昌地区不透水面主要集中在研究区的中部地区,四周不透水面盖度较低,平均不透水面盖度最高的地区为青云谱区,平均ISC达到59%.
    • 苏艳琴; 赖日文; 闫琦; 余莉莉; 李红霖; 赖炽敏
    • 摘要: 以福建省三明市沙县为例,利用线性光谱混合模型提取植被覆盖度,在对比原始影像构建的四端元模型与加入归一化植被指数的影像构建的五端元模型反演精度的基础上,选择精度更高的五端元模型估算1996、2004、2014年沙县的植被覆盖度,并分析其变化及景观格局.结果表明:沙县植被覆盖结构以高植被覆盖度为主导,高植被覆盖度的区域面积占全县面积的57.87%以上.1996年植被覆盖度最差,1996—2004年,植被覆盖度大幅度上升,增加区域面积比例高达35.15%; 2004—2014年,由于城市发展需要,植被覆盖度下降明显,下降区域面积占8.99%,主要分布在沙县中部和北面片区.从植被覆盖度的景观格局来看,极低、低、高植被覆盖度的破碎化程度低,分布较为集中;1996—2014年,极低、低植被覆盖度的破碎化程度先降低后升高,与人类活动有着密切关系.%Taking Shaxian County,Sanming City,Fujian Province as an example,vegetation coverage was extraction through four-endmember model builted by original Landsat image and five-endmember linear spectral mixture model built by Landsat image merged with the normalized different vegetation index. After comparing the accuracy of four-endmember and five-endmember, this study used the five-endmember which has higher precision to estimate the vegetation coverage of Shaxian in 1996, 2004, 2014, respectively. This paper analyzed the changes of vegetation coverage and its landscape pattern. The results showed that the vegetation coverage structure of Shaxian mainly was high vegetation coverage which accounted for more than 57.87% in the county area. The worst vegetation coverage was in 1996. In 1996—2004,vegetation coverage significantly increased in a rate of 35.15%. From 2004 to 2014, the vegetation coverage significantly decreased due to urban development in a rate of 8.99%, mainly in the middle and north of Shaxian. From the landscape pattern of the vegetation coverage,the degree of fragmentation of very low,low and high vege-tation coverage were low showing a concentrative distribution. The degree of fragmentation of very low and low vegetation coverage decreased first and then increased during 1996 to 2014,which was closely related to human activities.
    • 薛成凤; 贾建军; 高抒; 蔡廷禄; 晁海娟; 李军; 陈一宁; 夏小明
    • 摘要: 海洋沉积物的来源、输运过程及其归宿一直是海洋沉积学的重要研究课题.浙闽沿岸泥区的沉积物主要来自长江及浙闽沿岸的中小河流,对后者的贡献量进行定量化分析是相关研究比较薄弱的环节,这个问题的难点可能是缺乏同时指示"物源"和"供应量"两个指标的示踪物.本文以椒江和瓯江这两条河流对浙闽沿岸泥区的贡献为切入点,运用了粒度端元和黏土矿物两种示踪指标进行研究,目的有两个:一是综合评价两种示踪指标的效率,二是定量化地了解中小河流对浙闽沿岸泥区的贡献.借助端元粒度分析模型对浙闽沿岸泥区的表层样粒度数据进行分解,划分出4个不同的端元,结果显示,EM1端元表现出长江来源的属性,EM2端元表现出椒江和瓯江等沿岸中小河流来源的属性,EM3端元可能来源于研究区南部并有向北输送的趋势,EM4端元可能来源于陆架中部的残留砂沉积区.基于特征粒级的进一步分析表明,研究区6个站位的柱样沉积物中都出现了第一特征粒级,在3.91~9.29 μm之间,推测与长江口外悬浮颗粒物有关,并认为柱样所在的区域都会受到长江入海泥沙的影响.黏土矿物由于具有粒度依赖性,在定量探讨椒江与瓯江的泥沙贡献量时,只能指示小于2 μm的细颗粒物的贡献量,而粒度端元作为一种"全粒度"的指标,在相对封闭的系统内,可以同时解答"从哪里来"和"有多少"这两个示踪问题,是受限比较小的示踪物指标,未来在定量研究物源方面可能会有较大的作用.%Source,transportation and fate of marine sediment are among the crucial questions in oceanographic sedi-mentology.As well known,the materials of so called Zhe-Min coastal mud are mainly derived from the Changjiang River as well as the medium and small rivers throughout Zhejiang and Fujian Provinces.However,we still have little knowledge on the quantitative contribution of those medium and small rivers to that mud zone,probably due to the lack of suitable tracers.Using grain-size end member and clay minerals as tracers,this paper aims to 1)e-valuate the efficiency of two tracers comprehensively,and 2)quantify the individual contribution of Jiaojiang River and Oujiang River.An end member model was used to analyze the grain size data of surficial sediment samples and 4 end members were identified.End-member 1 is attributed to the Changjiang River input.End-member 2 is caused by the input of small rivers,such as Jiaojiang River and Oujiang River.End-member 3 is associated with the input from the south part of study area and probably indicates a possible transport towards the north.End-member 4 is possibly transported from the residual sandy area.Furthermore,the graph of standard deviation values of grain-size content against grain-size classes of six cores in the mud area reveals characteristic populations of grain-size.It shows that all cores have a common characteristic population (primary peak)of grain size between 3.9 1 to 9.29 μm,which is associated with the fine particles suspended from the Changjiang River delta and perhaps indicates that the overall study area is affected by Changjiang River.Based on a matrix method model,data of clay minerals contents are used to evaluate the quantitative contribution of Changjiang River,Jiaojiang River and Oujiang River to the coastal muds.Due to the dependence of the clay minerals on the grain-size,the results merely reflect the contribution of fine particles less than 2 μm.In comparison,the end members of grain-size are better tracers which include the entire level of fraction to simultaneously solve both of problems about"source and quantification"in a relatively closed system.Therefore,the end-member analysis of grain size is expected to play a significant role in the future.
    • 吴辉; 闫晓天; 刘洋
    • 摘要: 针对高光谱遥感信息冗余多、波段相关性比较强的特点,对预处理的影像进行最小噪声分离(Minimum Noise Fraction,MNF)实现降维和去相关,然后利用纯净像元指数(Pixel Purity Index,PPI)进行端元选择,最终选择斜钠钙石、阳起石、水铝石、斧石、锌蒙脱石5种端元,基于线性光谱混合模型利用IDL语言编程实现Cuprite地区高光谱影像矿物的分类.利用kappa系数对实验分类结果进行精度分析,验证了基于线性光谱混合模型进行高光谱矿物分类的有效性,从而更好地进行矿物识别研究.
    • 苏艳琴1; 赖日文1; 闫琦1; 余莉莉1; 李红霖1; 赖炽敏1
    • 摘要: 以福建省三明市沙县为例,利用线性光谱混合模型提取植被覆盖度,在对比原始影像构建的四端元模型与加入归一化植被指数的影像构建的五端元模型反演精度的基础上,选择精度更高的五端元模型估算1996、2004、2014年沙县的植被覆盖度,并分析其变化及景观格局。结果表明:沙县植被覆盖结构以高植被覆盖度为主导,高植被覆盖度的区域面积占全县面积的57.87%以上。1996年植被覆盖度最差,1996—2004年,植被覆盖度大幅度上升,增加区域面积比例高达35.15%;2004—2014年,由于城市发展需要,植被覆盖度下降明显,下降区域面积占8.99%,主要分布在沙县中部和北面片区。从植被覆盖度的景观格局来看,极低、低、高植被覆盖度的破碎化程度低,分布较为集中;1996—2014年,极低、低植被覆盖度的破碎化程度先降低后升高,与人类活动有着密切关系。
    • 王瀛; 何欣; 左方
    • 摘要: 针对高光谱遥感图像中存在高度混合无纯像元的现象,提出了端元整体包容度约束,并将其加入非负矩阵分解的目标函数.在满足端元非负性与和为一约束的同时,利用数据在特征空间的几何特性,要求端元构成的单形体所容纳的像元尽可能多.该算法不需对原始数据降维,不损害数据的物理意义,在迭代过程中使用乘性规则,避免了传统梯度优化过程中常见的整体步长难以控制现象.对模拟图像和真实图像进行实验评测并比较了提取端元精准度、鲁棒性以及执行效率,结果表明,本文算法可有效分析高光谱遥感图像混合像元.
    • 曹影; 张加龙; 陆驰; 黄田; 杨明星
    • 摘要: 通过中低分辨率遥感影像进行土地覆盖分类精度一般不高,且分类到具体树种存在较大困难.基于Land-sat 8 OLI影像、61个外业调查样点建立昆明市主城区周围云南松波谱库,采用PPI方法进行端元提取;应用波谱角填图法对端元光谱进行识别并进行林地覆盖分类.利用森林资源二类调查数据进行精度检验,研究区总体精度为75.78%,Kappa为0.69,其中,云南松用户和生产者精度分别为67.70%和71.17%;对典型样区像元分解与精度检验后,云南松覆盖精度有一定的提高.因此,采用PPI和SAM波谱识别方法对云南松信息提取是有效的;应用混合像元分析进行云南松信息提取具有一定的可靠性,适用于中低分辨率的影像,划分典型区域可提高森林树种识别精度.%Land cover classification accuracy is usually not high when using the low-resolution remote sensing ima-ges.It is also very difficult to classify particular tree species.The spectral library is established for Pinus yun-nanensis around the main city of Kunming based on Landsat 8 OLI images and 61 field survey samples.The end-member has been extracted using the method of Pixel Purity Index.The endmember spectral is identified and the forest land cover is classified using spectral angle mapping.The accuracy assessment has been done using Forest Resource Inventory data, where overall accuracy is 75.78%, Kappa is 0.69, user' s accuracy and producer' s accuracy of Pinus yunnanensis is relatively 67.70%and 71.17%.There is some improvement of land cover classi-fication accuracy for Pinus yunnanensis after pixel unmixing and accuracy assessment.Therefore, using PPI and SAM spectrum recognition method to extract Pinus yunnanensis is valid.The spectral mixture analysis is reliable to extract Pinus yunnanensis good for middle resolution images.It could improve the trees species identification accu-racy when dividing typical forest area.
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