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本发明公开了一种基于混合像元分解的土壤盐分预测方法、系统及介质，方法包括：获取待处理landsat卫星遥感图像，对所述待处理landsat卫星遥感图像进行混合像元分解处理，以获取待处理干土壤的纯净光谱图像；根据所述待处理干土壤的纯净光谱图像，采用土壤遥感盐分指数方法进行计算，以获取待处理干土壤遥感盐分指数图像；将所述待处理干土壤遥感盐分指数图像输入至预选构建好的预测模型中，以获取土壤盐分预测结果。...
提高混合像元线性分解精度的一个关键点在于改善端元光谱矩阵的构成。本文提出一种基于光谱多尺度分割特征的混合像元分解方法。首先在分割段内离差平方和最小准则下，对高光谱影像的光谱进行多尺度分割，并以各分割段中对应像元的光谱平均值为光谱特征，最后以限制性的最小二乘方法估计出混合像元的组分。模拟与真实数据的实验结果表明，本文方法能够较大的提高遥感影像混合像元的分解精度，并且优于光谱维小波特征的分解。
利用混合像元分解结合SVM提取城市绿地
混合像元分解 支持向量机（SVM）法 决策树法
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2009/12/10
从遥感图像提取城市绿地是准确获取城市绿地空间分布的基础。然而由于混合像元的存在，导致城市遥感分类精度不高。因此，利用混合像元分解结合SVM（支持向量机）法提取北京市TM图像城市绿地，并与决策树法比较，研究提高遥感提取城市绿地精度的方法。结果表明，该方法较适合复杂高维空间，对样本选取的准确性没有那么苛刻，可有效地处理城市遥感图像存在的混合像元问题，可较准确地提取城市绿地信息，其精度在92%以上，优于...
支持向量机（Support Vector Machines, SVM）与两两配对(Pairwise Coupling, PWC)方法结合可分解遥感影像混合像元。首先支持向量机的输出值转化为两两配对的后验概率，再由两两配对的概率值求得多类后验概率，最终像元所属类别的后验概率作为地物的组分信息。利用多波段遥感数据验证了此方法的可行性，并将结果与线性分解模型进行比较。结果表明，SVM与PWC结合进行混合...