新方法提高遥感影像地物识别能力  

        近日，黄河水利科学研究院水土保持研究所工程师孔祥兵团队与武汉大学教授舒宁团队合作，对目前高光谱遥感影像定量分析和应用中存在的主要问题，提出了一种结合影像空间信息的影像地物光谱信息(端元)提取方法，为更准确地认识影像像元内部地物信息提供了一条有效途径。相关论文日前发表于《光谱学与光谱分析》杂志。
        高光谱遥感利用很多很窄的电磁波波段，在远离目标和非接触目标物体条件下探测目标地物，获取其反射、辐射或散射的电磁波信息。由于影像空间分辨率的有限性和客观世界地物分布的复杂性，很多重要的地物只隐藏于高光谱遥感影像像元内部，如何准确地“挖掘”出这些亚像元级别上的地物信息，是目前高光谱遥感定量应用的关键。
        该研究发现，地物分布在空间上具有一定的距离相关性，空间距离越近的地物相似性越大;地物分布在不同区域具有其独特性，有“大杂居、小聚居”分布规律。基于以上认识，在亚像元地物识别过程各个阶段加入影像空间信息，可以明显提高地物光谱信息提取准确度。