【摘要】：由于受到城市景观异质性的影响，中低分辨率遥感影像中像元所包含的光谱通常是由道路、房屋、草地、裸地或者水体等多种地物的光谱混合而成，因此二值化的结果并不能很好地表示该像元下垫面的地物类别信息。因此，混合像元分解作为一种有效的亚像元方法，也是中低分辨率遥感影像提取不透水面的常用方法。以混合像元分解方法为例，基于武汉市2018年Landsat数据，采用如图16-4所示的方法提取不透水面，结果见图16-5。表16-1提取精度(一)
由于受到城市景观异质性的影响，中低分辨率遥感影像中像元所包含的光谱通常是由道路、房屋、草地、裸地或者水体等多种地物的光谱混合而成，因此二值化的结果并不能很好地表示该像元下垫面的地物类别信息。而亚像元尺度的则是以连续的0～1的值表示该像元中各地类所占的百分比，能更细致地反映各地物类别信息。因此，混合像元分解作为一种有效的亚像元方法，也是中低分辨率遥感影像提取不透水面的常用方法(岳文泽等，2007)。对于任一影像波段i，混合像元分解方程式可以表示为
式中，ri表示混合像元可被测量到的实际反射率；fij为端元j所占有的丰度；ej为端元j的反射率；εi为残差。考虑到端元丰度的非负性且加和为1，可以在式(16-1)的基础上加入如下约束条件:
满足式(16-2)所示的约束条件的混合像元分解方法，被称为全约束混合像元分解方法。在实际应用中，也有学者不加入约束条件，或仅加入非负性，或加和为1约束条件，进行线性解混，前者称为无约束混合像元分解方法，后者称为半约束混合像元分解方法。(www.xing528.com)
以混合像元分解方法为例，基于武汉市2018年Landsat数据(图16-3)，采用如图16-4所示的方法提取不透水面，结果见图16-5。提取精度如表16-1所示。
表16-1 提取精度(一)
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