基于混合像元分解的庐山及周边林地遥感图像分析

作者：李大瑞; 孙致源; 贾刚^*

来源：林业调查规划, 2023, 48(04): 1-12.

• 混合像元分解
• 线性分解
• BP神经网络
• ETM+影像
• SPOT影像

由于传感器分辨率的限制以及地物的复杂多样性，混合像元普遍存在于遥感影像中，在一定程度上影响到地物提取精度。以江西省庐山及周边地区2019年4月9日的ETM+影像为例，使用线性混合模型和非线性的BP神经网络方法对图像进行混合像元分解，利用2019年5月的SPOT数据及其与ETM+影像融合的分类结果对分解结果进行验证。结果表明，非线性的BP神经网络分解精度高于线性分解精度。对比使用BP神经网络分解图像提取林地面积的精度提高了1%～5%。