高光谱混合像元的分解及地物分类的研究的开题报告开题报告一、研究背景高光谱遥感是一种新型遥感技术，能够获取物体在多个波段的光谱信息，以获得丰富的地物光谱特征，是目前遥感技术中最为高级的一种技术手段。在这些光谱数据中，单一像元的光谱并不能完全反映地表覆盖类型的信息，因此，需要对相邻像元的光谱信息进行组合使用，以提高地物分类的精度。混合像元是由于遥感数据的限制而产生的，反映了硬件和数据采集的局限性。二、研究目的本研究旨在解决高光谱遥感数据中混合像元的问题，通过混合像元分解算法，实现对高光谱遥感数据的有效识别与分类，提高数据的应用价值。三、研究内容与方法（一）高光谱遥感数据的获取及处理本研究选用现有高光谱遥感数据，进行数据预处理，包括辐射定标、大气校正、几何校正等，提高数据质量。（二）混合像元分解方法的研究与实现介绍常用的混合像元分解方法，包括实验室方法、线性光谱选择法和非线性光谱方法等，并通过实验验证，找到适用于高光谱遥感数据的分解方法。（三）基于混合像元分解的地物分类方法的研究以混合像元分解的结果为基础，选取合适的特征参数，建立地物分类模型，实现高光谱遥感影像的地物分类。四、预期研究成果（一）建立高光谱遥感数据的混合像元分解算法。（二）实现高光谱遥感影像数据的地物分类，提高分类精度。（三）积累高光谱遥感数据的处理经验，为后续研究提供参考。五、研究时间安排第一年：进行高光谱遥感数据的获取和预处理，掌握常用的混合像元分解方法，分析其适用性和优缺点。第二年：选取合适的特征参数，建立地物分类模型，测试地物分类的效果，并对算法进行优化。第三年：对算法进行改进，并进行真实地物分类实验，对结果进行评估，并撰写相关论文。六、研究意义本研究利用混合像元分解算法解决高光谱遥感数据分析中的混合像元问题，提高了高光谱遥感数据的应用价值，对于我国的资源环境监测、城市规划和农业生产等领域具有重要的应用价值。