一种基于高斯马尔可夫随机场模型的混合像元分解方法

传统的混合像元分解模型只考虑了光谱信息,而忽略了空间相关信息的利用.事实上遥感影像以及分解后获得的组分影像都具有空间自相关关系.本研究提出利用高斯马尔可夫随机场模型来描述组分空间相关的特性,构建一种综合利用影像光谱和空间信息的混合像元模型,以提高混合像元分解精度.利用模拟与真实的数据证实了本文方法的有效性,一定程度上能够改善混合像元的分解结果,特别是在噪声相对比较大的情形下分解精度较高,并且表现出良好的鲁棒性.