作物纯像元识别与种植面积亚像元遥感方法

作物类型识别和播种面积遥感估算，对农作物种植结构调整具有重要现实意义，而纯像元识别是其关键。本文设计了野外试验方案，开展了玉米和小麦全生长期光谱测试实验、华南荔枝光谱实验，获取了大量作物生长期的组分-冠层-像元级光谱等参数，建立了典型农作物波谱库，进行了作物纯像元识别和作物面积估算理论与方法探讨：（1）作物纯像元识别方法与模型：根据作物光谱信息不确定性原理，本文提出了结合遥感影象-参考波谱距离阈值、光谱角度和多时相方法对玉米作物纯像元综合识别方法及精度评估；（2）作物面积估算模型：基于光谱混合分析理论，提出了光谱角度和影象拟合残差相结合的最优端元选择方法；（3）像元纯度的检测方法与模型：分析发现传统像元纯度指数（PPI）方法对端元提取存在不确定性，可由此导致提取地物端元纯度降低或误分，并将加大图象基于端元的后续应用处理误差。提出的基于光谱角度目标邻域效验方法，可以较好地识别影象上最纯的像元，可为遥感定标选择不同目标地物提供依据。此外，本文提出的有关遥感方法，还在玉米、小麦和荔枝作物进行了应用，不仅特征选择可靠，而且分类精度高，是作物面积亚像元制图的重要遥感方法范例，在作物面积遥感估算方面推广潜力巨大。 本书可供地学、地图学与GIS、遥感技术、资源与环境、农学、农业工程、摄影测量与遥感、地理信息工程等学科的院校师生、研究生和科技工作者参考。