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。
01
混合像元分解的原理
其中：
R p i x e l R 1 , R 2 , … , R n f 1 , f 2 , … , f n
02
混合像元求解方法与步骤
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：
其中：
R p i x e l m × 1 m A m × n n f n × 1
解混的任务就是求解
混合像元分解的步骤
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）。
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。
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。
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。
03
GEE实现混合像元分解方法
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
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。
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。
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：
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。
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：
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。
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。
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。
