GEE快速实现混合像元解混

混合像元 是遥感影像中最常见的现象，尤其是对于 地形破碎 ， 结构多样 ，且遥感影像 分辨率低 的情况。然而，准确进行地表监测是定理遥感和精准农业等现代化的要求， 解决混合像元的比例非常重要 。除了提高遥感影像的分辨率以外，采取科学的混合像元解混的方法 在粮食估产等领域有着广泛应用。

其中：

• R p i x e l 是像元的观测光谱。

• R 1 , R 2 , … , R n 是各地物的端元，即各类地物的典型光谱反射率。

• f 1 , f 2 , … , f n 是每个地物在像元中的比例（这些比例之和应等于1）。

  
  

对于遥感影像中的每个像元，线性混合模型可以用矩阵形式表示为：

R p i x e l = A ⋅ f

其中：

• R p i x e l 是一个 m × 1 的矩阵，表示该像元在 m 个波段上的观测反射率值。

• A 是一个 m × n 的矩阵，表示 n 个端元的光谱反射率，每一列是一个端元在各个波段的光谱值。

• f 是一个 n × 1 的矩阵，表示各端元的比例（解混后要获得的结果）。

解混的任务就是求解 f ，即各个地物在像元中的比例。

混合像元分解的步骤

1. 确定端元 ：端元是代表各类地物的典型光谱反射率。端元可以从影像中选择（称为基于影像的端元提取）或从外部光谱库获取（如地物光谱库）。

2. 构建线性混合模型 ：将端元的光谱反射率与像元的观测光谱构建线性混合模型，通常使用线性方程组表示。

3. 求解地物比例 ：通过算法（如最小二乘法、正则化方法等）求解各个端元的比例。

4. 验证和调整 ：通过误差分析等手段验证解混结果，并根据需要调整端元或比例值。

   
   

假设我们要对一个像元进行解混，已知该像元包含植被、土壤和水体三种地物。各地物的光谱反射率为：

• 植被：[0.3, 0.4, 0.5]

• 土壤：[0.6, 0.3, 0.1]

• 水体：[0.1, 0.2, 0.7]

一个像元的观测反射率为 [0.4, 0.3, 0.4] 。我们可以在GEE中使用 matrixSolve() 来解混该像元的成分比例。

// 端元光谱（植被、土壤、水体）var endmembers = ee.Array([[0.3, 0.6, 0.1],  // 植被                           [0.4, 0.3, 0.2],  // 土壤                           [0.5, 0.1, 0.7]]); // 水体
// 像元的观测反射率var observedReflectance = ee.Array([[0.4], [0.3], [0.4]]);
// 使用 matrixSolve 进行线性解混var fractions = endmembers.matrixSolve(observedReflectance);
// 打印各地物的比例print('Proportion of vegetation, soil, water:', fractions);

这个代码将输出每个地物在该像元中的比例，即植被、土壤和水体的占比。

混合像元分解的应用

1. 土地覆盖变化监测 ：解混可以帮助分辨遥感图像中不同地物的覆盖情况，如农田、森林、水体等的比例。

2. 城市扩展研究 ：在城市遥感分析中，可以估算建筑物、道路、植被等的比例，进而分析城市扩展情况。

3. 植被健康评估 ：通过解混，可以估算植被覆盖率并结合其他指标评估生态环境的变化。

   
   

优点与局限性

优点：

1. 解决混合像元问题 ：特别是对于空间分辨率较低的影像，混合像元分解可以提供更详细的地物信息。

2. 多波段优势 ：解混技术充分利用了多波段影像的数据优势，能够同时考虑多个波段的光谱信息。

局限性：

1. 端元选择困难 ：端元的选择对解混结果有重要影响，端元的光谱必须足够代表典型地物。如果端元选择不当，会影响解混的准确性。

2. 线性假设 ：线性混合模型假设各地物的光谱反射率是线性组合的，这在某些情况下不成立，尤其是当地物之间存在复杂的交互作用（如多次反射、散射）时。

3. 计算复杂度 ：解混涉及矩阵求解，处理大规模影像数据时计算量较大。

   
   

总结