5、高光谱遥感亚像素映射技术解析

高光谱遥感亚像素映射技术解析

1. 多端元光谱解混

在光谱解混中，采用多个端元而非单个端元来表示一个类别，并利用获取的最大峰值和最小峰值来估计预期结果。目前，有方法从端元选择、光谱解混到亚像素映射，通过多个纯像素描述一个类别，以反映类内光谱变化。这种典型的多端元光谱解混方法在克服类内光谱变化方面起到了积极作用，但存在计算量大（大量解混平均值）、端元预选择繁琐，以及无法合理反映各种端元不同效果等问题。

近年来，支持向量机（SVM）应用于光谱解混的可行性、方法和独特优势得到了广泛研究。不过，现有的SVM模型将硬分类误差约束条件纳入优化函数，而光谱解混的一般评估原则是解混误差，即软分类误差，两者存在差异。

2. 亚像素映射技术发展历程

20世纪90年代末，学者们逐渐开始对亚像素映射进行研究。以下是部分重要研究成果：
|年份|研究者|研究内容|
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|1997|Atkinson P|提出地表覆盖类别在像素内和像素间具有空间相关性，即同类聚集、异类分离的自然地物分布规则成为该领域的理论基础|
|1997|Gavin J等|通过贝叶斯方法，将真实图像的先验知识加入随机模型，获得高分辨率映射结果|
|1998|Foody G|利用高分辨率图像对同时同地成像的低分辨率图像进行锐化|
|1998|Gross H等|提出的亚像素映射方法需要更高空间分辨率的图像作为附加信息，但实际应用中这种信息往往难以获取|
|2001|Atkinson P|假设地物空间分布的空间相关性可由距离尺度决定，即相似像素具有相似值|
|2001|Tatem A等|将Hopfiel