在项目申请者前期研究成果的基础上,运用概率论、地统计学和粗糙集等理论研究遥感影像亚像元制图及质量评价。此研究能够有效地描述和揭示遥感混合像元的空间分布,评价亚像元影像的质量,为当前制约遥感信息的产品化和实用化进一步发展的混合像元问题提供解决方案和可靠性依据。具体研究内容包括(1)基于空间相关性,建立和完善遥感影像亚像元制图的方法,比如有效结合多点统计(multiple-point statistics)和亚像元制图方法,设计合理的训练图像,用来捕捉和刻画更为复杂空间特征,提高L型亚像元制图的精度和准确性;(2)发展和建立从输入到输出的亚像元制图的不确定性传递模型;(3)结合空间统计学、概率论、粗糙集理论等理论,从三个层次,即像元层次,目标/类别,整个影像层次建立亚像元影像精度评价指标;(4)在上述研究的基础上,开发遥感影像亚像元制图软件包,使之实用化。
sub-pixel;spatial dependence;spatial point pattern;uncertainties;
遥感影像中混合像元普遍存在。它会引起影像分类,土地利用变化等一系列应用的不确定性。本项目重点研究如何有效地描述和揭示遥感混合像元的空间分布,评价亚像元影像的质量,为当前制约遥感信息的产品化和实用化进一步发展的混合像元问题提供解决方案和可靠性依据。具体研究成果包括(1) 研究基于空间相关性发展和完善H型亚像元制图方法; (2) 研究基于空间点模式特征的L型亚像元制图方法; (3) 研究基于多点模拟的亚像元制图不确定性处理方法,研究成果被应邀在第一届国际空间统计学大会(Spatial Statistics, Netherland, 2011)做主题报告; (4) 在上述研究的基础上,开发遥感影像亚像元制图软件包,使之实用化。(5) 目前已经发表6篇文章,其中SCI文章3篇,核心期刊文章3篇, 授权专利一项。(6) 举办两次国际空间统计短训班(2011 and 2012),邀请两位国外知名学者来地理所讲学(2011)。