【摘 要】
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由于人口剧增和工业化发展,盲目的加快城市化步伐将影响区域生态环境与社会经济的可持续发展。非渗透面正是表征城市化及其生态环境的的重要参数。由于城市区域的复杂性,利用遥感技术定量提取地表参数成为当前研究的热点之一本研究以长沙市城区为例,针对中等分辨率遥感影像在城市中存在的混合像元问题,以V-I-S模型为基础,探讨子像元混合像元分解方法。应用SOM神经网络对实验区进行土地覆盖分类,并运用模糊集理论与SO
【基金项目】
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国家自然科学;湖南省自然科学;；
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由于人口剧增和工业化发展,盲目的加快城市化步伐将影响区域生态环境与社会经济的可持续发展。非渗透面正是表征城市化及其生态环境的的重要参数。由于城市区域的复杂性,利用遥感技术定量提取地表参数成为当前研究的热点之一本研究以长沙市城区为例,针对中等分辨率遥感影像在城市中存在的混合像元问题,以V-I-S模型为基础,探讨子像元混合像元分解方法。应用SOM神经网络对实验区进行土地覆盖分类,并运用模糊集理论与SOM神经网络进行子像元分解,再结合交叉相关光谱匹配算法进行变端元的混合像元分解。主要研究工作包括：（1）将非监督SOM神经网络改进为监督SOM神经网络,并在MATLAB R2009a的开发语言环境中开发实现。实验结果表明,基于监督SOM神经网络的城市土地覆盖分类总体精度（90.7317%）和Kappa系数（0.8272）均高于用传统方法的分类精度（波谱角距离总体精度为89.7561%、支持向量机总体精度为86.3415%、BP神经网络总体精度为85.8537%、最大似然法总体精度为74.1463%）。（2）结合模糊集理论和SOM神经网络进行实验区域遥感影像的混合像元分解,在MATLAB R2009a环境中开发实现,获得四种土地覆盖类型的分量图以及非渗透面分量图,其结果的均方根误差为0.2215。（3）在利用SOM神经网络进行混合像元分解的基础上,结合交叉相关光谱匹配算法,进行端元变化的混合像元分解,在MATLAB R2009a环境中开发实现,获得四种土地覆盖类型的分量图以及非渗透面分量图,其结果的均方根误差为0.1916。分析结果表明,变端元SOM神经网络分解模型在解决混合像元分解方面具有一定的优越性。
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