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水体高光谱中的混合效应问题是水体定量遥感中的难点。已有研究表明,仅依赖标量光谱信息难以解决复杂的水体混合光谱问题。广域水体污染物除光谱信息之外,还具有明显的空间分布特性。充分利用其空间维信息,可以作为遥感光谱维信息的有益补充,有利于水体复杂光谱的解混。以巢湖为例,HJ-1A HSI高光谱数据为数据源,辅以水面光谱测量数据,在空间地统计学和遗传算法理论基础上,利用地统计学中的变异函数模拟相邻空间两像元的分布差异,将邻域像元空间变异函数作为遗传算法目标函数的约束条件,建立基于协同克里格遗传算法的湖泊水体高光谱反演混合光谱空间信息分解模型,并对悬浮物浓度反演结果进行检验。结果显示,与常规混合光谱分解模型相比,混合光谱空间信息分解模型对悬浮物浓度的预测值与实测值相关系数为0.82,均方根误差9.25 mg·L-1,相关系数提高了8.9%,均方根误差下降了2.78 mg·L-1,表明该模型对悬浮物浓度具有较强的预测能力。该方法将水体的空间信息与光谱信息有效结合,可以避免水色参数光谱信号弱导致反演结果失真,同时由于高光谱波段多、信息量大,带来信息提取计算量大而复杂等问题,也为复杂水体混合光谱模型的求解和模型反演精度的提高提供了有效途径。 相似文献
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