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获取2013年Landsat 8卫星武汉市区划内轨道的OLI影像;利用Google Earth目视解译采集端元ROI,使用Viper Tools进行端元光谱库的采集与优化,分别使用线性光谱混合分析法、双端元光谱混合分析法分解城市区域混合像元;以神经网络和最小距离法作为对照组进行精度评价.研究结果表明:两种方法在分类精度方面,对不同的土地利用类型各有优势性偏向;双端元光谱混合分析法在目视解译的角度使土地利用类型分类更为细致;在线性模型下适量增加端元光谱库数量,可以使混合像元解混精度和模型合理程度均得到