遥感影像混合像元分解及超分辨率重建研究进展
Mixed-pixel Decomposition and Super-resolution Reconstruction of RS Image作者机构:中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室北京100101
出 版 物:《地理科学进展》 (Progress in Geography)
年 卷 期:2010年第29卷第6期
页 面:747-756页
核心收录:
学科分类:083002[工学-环境工程] 0830[工学-环境科学与工程(可授工学、理学、农学学位)] 081802[工学-地球探测与信息技术] 08[工学] 0818[工学-地质资源与地质工程] 081602[工学-摄影测量与遥感] 0816[工学-测绘科学与技术]
基 金:国家自然科学基金项目(40471111 70571076) 863计划(2006AA12Z215 2007AA12Z233) 国际科技合作项目(2007DFC20180) 中国科学院知识创新项目(KZCX2-YW-308)
主 题:端元选择 丰度估计 盲源分解 混合像元分解 超分辨率重建
摘 要:随着遥感应用的深入,传统将遥感影像像元当作纯净像元的方式所带来的问题已经被广泛认识到,混合像元分解的相关理论和技术成为遥感领域的一个热点问题。本文总结了混合像元分解及超分辨率影像重建的主要理论和方法。根据超分辨率影像重建的主要流程,分别回顾了混合像元端元类型选择、端元丰度分解和超分辨率影像的重建,并对相关模型和技术给出了总结和评价。端元类型选择是确定在影像范围包含的纯净地物类型,重点介绍了基于统计学和几何学的两种方法。端元丰度估计是目前该领域研究最多的方向之一,集中了很多新的理论和方法,可变端元分解和盲源分解作为2种效果较好的方法在文中作了详细的回顾和评价。空间自相关性是对丰度估计的结果进行超分辨率重建的主要理论基础,如何在丰度约束条件下最大化空间自相关性是大多数基于混合像元分解超分辨率重建的目标。最后,文章在总结目前混合像元分解及超分辨率遥感影像理论发展的基础上,给出了一些意见和展望,指出考虑混合像元形成机理、综合多种模型及先验信息将有助于基于混合像元分解的超分辨率遥感影像研究。