1) Mixed-pixel classification
混合像元分类
1.
The PCRMDD algorithm is applied to mixed-pixel classification on Landsat ETM+ images of Shanghai central city,and endmember fraction images and spectral reflectance of endmembers on images are automatically acquired.
运用该法对上海市中心城区Landsat ETM+遥感影像进行混合像元分类,并自动获取地物端元盖度分布图及影像端元光谱,解混精度的检验结果表明该方法能在噪声环境下获得精度较高的分类结果和端元光谱信息。
2) spectral unmixing
混合像元分解
1.
This paper introduced an improved method of spectral unmixing of rem.
该文介绍了一种改进的混合像元分解方法。
3) Pixel Unmixing
混合像元分解
1.
Application research on the method for extracting soybean covered areas based on the pixel unmixing;
基于混合像元分解提取大豆种植面积的应用探讨
2.
In this paper five different types of pixel unmixing models are reviewed.
介绍了五种混合像元分解模型 ,分别为线性模型、概率模型、几何光学模型、随机几何模型和模糊分析模型 ,并对其中几种常用模型的优缺点及其适用性进行总结讨论。
3.
With the support of RS and GIS,a methodological framework employing techniques of land surface temperature(LST) retrieval,multiresolution segmentation,spatial aggregation calculation,pixel unmixing,geographic modeling and multivariate regression was developed and applied on a LANDSAT ETM+ image of Qingdao.
在RS和GIS技术支持下,以LANDSAT ETM+为数据源,综合运用遥感热红外影像的地温反演、遥感影像分割、空间聚集性分析、混合像元分解、基于遥感信息模型的地理建模及多元线性回归分析等技术,提取了青岛市城市热岛与绿地空间格局,并定量分析了绿地格局与城市热岛效应的相关性及其对城市热岛的缓解机制。
4) decomposition of mixed pixels
混合像元分解
1.
The simplex-based methods are most important and widely used methods for the decomposition of mixed pixels in multispectral and hyperspectral remote sensing images,which need a strong basic hypothesis that there is at least one pure pixel for every end-member existing in the images.
单形体几何学方法是混合像元分解中一类重要的方法,这类方法均需要一个较强的前提假设,即每一端元在图像中均至少存在一个纯像元。
2.
A new method for the decomposition of mixed pixels of multi-channel remote sensing images is proposed.
提出一种新的对多通道遥感图像进行混合像元分解的方法。
3.
The major difficulty in monitoring lake areas based on moderate or low resolution RS data is how to improve the accuracy and applicability of decomposition of mixed pixels,considering both the complexity of objects and limitations of time and space.
如何通过充分考虑地物复杂性和地域时间限制,提高混合像元分解算法的精度和普适性,是目前基于中低分辨率遥感数据进行湖泊面积监测所面临的主要问题。
5) mixed pixel decomposition
混合像元分解
1.
This paper selected Nanjing city as study area and performed urban land cover study through attaining urban land cover composition abundance images using mixed pixel decomposition method according to the above thing.
针对该问题,以南京市为例,通过混合像元分解提取城市土地覆盖组分丰度,进行城市土地覆盖研究,并从各个波段的残差、平均残差、相对误差、均方根误差等方面分析模型误差。
6) linear spectral unmixing
混合像元分解
1.
Experiments in Aibi lake area were made in order to compare the difference in soil erosion model between vegetation index and vegetation coverage obtained by linear spectral unmixing.
针对土壤流失方程中植被覆盖度遥感估计存在的方法不确定问题,利用ASTER影像数据,使用植被指数及混合像元线性分解方法,结合地面调查数据,对土壤流失方程中植被因子做了进一步的研究分析,改进了利用混合像元分解定量估计土壤流失方程植被覆盖因子的方法。
补充资料：茶叶的分类——按茶树品种不同来分类
茶叶的分类——按茶树品种不同来分类
因为中国地大物博，茶树品种种类繁多。这里选择我国台湾省常见品种介绍：青心乌龙（软枝乌龙、小叶乌龙）、台茶27号（金萱）、台茶29号（翠玉）、铁观音、水仙、四季春等品种，在这里仅以台湾的茶树品种来分类。又因茶树为杂交之灌木植物，故其变化也很大。
青心乌龙：属于小叶种，适合制造部分发酵的晚生种，由于本品种是一个极有历史并且被广泛种植的品种，因此有〔青心乌龙〕，〔种仔〕，〔种茶〕，〔软枝乌龙〕等别名。树型稍小，属于开张型，枝叶较密生，幼芽成紫色，叶片狭长椭圆形，叶肉稍厚柔软富弹性，叶色浓绿富光泽。本品种所制成的包种茶不但品质优良，且广受消费者喜好，故成为本省栽植面积最广的品种，可惜树势较弱，易患枯枝病且产量低。
青心：属于小叶种，适制性极广的中生种茶树，常用的别名有〔青心〕。树型中等属于稍横张型，幼芽肥大而密生洱毛，呈紫红色，叶片为狭长略成披针型到长椭圆形，以正中央部位最阔，叶缘锯齿较锐利，叶色呈暗绿色，叶肉稍厚带硬。本品种因树势强，产量高且适制性广，因此种植面积经常居全省第一，其中以制造乌龙及俗称口风茶的台湾乌龙茶品质最高。但近年来的种植面积则居第二，主要分布于桃园，新竹，苗栗三县。
台茶十二号：别名金萱，系统代号-2027，经过四十三年的选育后，才在民国七十年命名的新品种，由于所制造的包种茶具有独特的香味，因此广受消费者的喜好，加上其中早生，强健，高产且适合机采的特性，因此种植面积在稳定的增加中。台茶十二号树型较大，属于稍具直立性的横张型，芽密度高，幼芽大，绿中带紫，洱毛密度略少于青心乌龙，但制造时较不易脱落，故成茶上可看到明显的洱毛。叶片大型呈椭圆型，叶缘锯齿较疏，叶肉稍厚，浓绿且富光泽。由于树势强健，环境适应力强，高产，品质佳且广受消费者欢迎，因此全省各茶区均有种植。
台茶十三号：别名翠玉，系统代号-2029，与台茶十二号同一时期选育所得。属于中早生适制包种茶的新品种，树型较大，芽色较紫，洱毛密度略低，叶片则较狭长，略大且厚，叶片两侧较上卷，叶缘锯齿较大且粗钝，叶色较绿且更具光泽。本品种较疏且不易机采，加上产量略低于台茶十二号，故初期种植不多，但由于滋味奇佳，并具强烈花香，因此日渐受到欢迎。
硬枝红心：别名大广红心，是从福建引进的本省四大名种之一。属于早生种适合制造包种茶之品种，树型大且直立，枝叶稍疏，幼芽肥大且密生洱毛，呈紫红色，叶片形状与台茶十二号及台茶十三号接近，但锯齿较锐利，树势强健，产量中等。本品种大部分分布在台北县淡水茶区，目前以石门乡居多，所制成的条型或半球型包种茶，具有特殊香味，但因成茶色泽较差而售价较低，制造铁观音茶泽外观优异且滋味良好，品质与市场需求有直追铁观音种茶树所制造产品的趋势。
大叶乌龙：本省四大名种之一。属于早生种，适合制造绿茶及包种茶品种，树型高大直立枝叶较疏，芽肥大洱毛多呈淡红色，叶片大型且呈椭圆形，叶色暗绿，叶肉厚树势强，但收成量中等。本品种目前则零星散布于台北县汐止，深坑，石门等地区，面积逐年减少中。
铁观音：属于小叶种，晚生种适制铁观音茶，树型大枝条粗，但枝叶及芽密度很疏，幼芽稍带红色，叶型长椭圆至狭长型，平铺，叶缘起伏大，呈波浪状，锯齿大但不锐利，叶肉极厚且富有光泽，树势较弱且收成量少，本品种目前仅栽培于台北市文山区的木栅地区，是最佳的铁观音茶种。
四季春：是由木栅地区茶农选出之茶种，属小叶型，极早生之包种茶品种，树型中大型且开张，枝叶及芽密生，幼芽呈淡红色，叶型较近纺锤型，两端较尖锐，叶色淡绿，具细且锐之锯齿，叶肉厚且具光泽，树势强，采摘期极长且收成量高。
因为中国地大物博，茶树品种种类繁多。这里选择我国台湾省常见品种介绍：青心乌龙（软枝乌龙、小叶乌龙）、台茶27号（金萱）、台茶29号（翠玉）、铁观音、水仙、四季春等品种，在这里仅以台湾的茶树品种来分类。又因茶树为杂交之灌木植物，故其变化也很大。
青心乌龙：属于小叶种，适合制造部分发酵的晚生种，由于本品种是一个极有历史并且被广泛种植的品种，因此有〔青心乌龙〕，〔种仔〕，〔种茶〕，〔软枝乌龙〕等别名。树型稍小，属于开张型，枝叶较密生，幼芽成紫色，叶片狭长椭圆形，叶肉稍厚柔软富弹性，叶色浓绿富光泽。本品种所制成的包种茶不但品质优良，且广受消费者喜好，故成为本省栽植面积最广的品种，可惜树势较弱，易患枯枝病且产量低。
青心：属于小叶种，适制性极广的中生种茶树，常用的别名有〔青心〕。树型中等属于稍横张型，幼芽肥大而密生洱毛，呈紫红色，叶片为狭长略成披针型到长椭圆形，以正中央部位最阔，叶缘锯齿较锐利，叶色呈暗绿色，叶肉稍厚带硬。本品种因树势强，产量高且适制性广，因此种植面积经常居全省第一，其中以制造乌龙及俗称口风茶的台湾乌龙茶品质最高。但近年来的种植面积则居第二，主要分布于桃园，新竹，苗栗三县。
台茶十二号：别名金萱，系统代号-2027，经过四十三年的选育后，才在民国七十年命名的新品种，由于所制造的包种茶具有独特的香味，因此广受消费者的喜好，加上其中早生，强健，高产且适合机采的特性，因此种植面积在稳定的增加中。台茶十二号树型较大，属于稍具直立性的横张型，芽密度高，幼芽大，绿中带紫，洱毛密度略少于青心乌龙，但制造时较不易脱落，故成茶上可看到明显的洱毛。叶片大型呈椭圆型，叶缘锯齿较疏，叶肉稍厚，浓绿且富光泽。由于树势强健，环境适应力强，高产，品质佳且广受消费者欢迎，因此全省各茶区均有种植。
台茶十三号：别名翠玉，系统代号-2029，与台茶十二号同一时期选育所得。属于中早生适制包种茶的新品种，树型较大，芽色较紫，洱毛密度略低，叶片则较狭长，略大且厚，叶片两侧较上卷，叶缘锯齿较大且粗钝，叶色较绿且更具光泽。本品种较疏且不易机采，加上产量略低于台茶十二号，故初期种植不多，但由于滋味奇佳，并具强烈花香，因此日渐受到欢迎。
硬枝红心：别名大广红心，是从福建引进的本省四大名种之一。属于早生种适合制造包种茶之品种，树型大且直立，枝叶稍疏，幼芽肥大且密生洱毛，呈紫红色，叶片形状与台茶十二号及台茶十三号接近，但锯齿较锐利，树势强健，产量中等。本品种大部分分布在台北县淡水茶区，目前以石门乡居多，所制成的条型或半球型包种茶，具有特殊香味，但因成茶色泽较差而售价较低，制造铁观音茶泽外观优异且滋味良好，品质与市场需求有直追铁观音种茶树所制造产品的趋势。
大叶乌龙：本省四大名种之一。属于早生种，适合制造绿茶及包种茶品种，树型高大直立枝叶较疏，芽肥大洱毛多呈淡红色，叶片大型且呈椭圆形，叶色暗绿，叶肉厚树势强，但收成量中等。本品种目前则零星散布于台北县汐止，深坑，石门等地区，面积逐年减少中。
铁观音：属于小叶种，晚生种适制铁观音茶，树型大枝条粗，但枝叶及芽密度很疏，幼芽稍带红色，叶型长椭圆至狭长型，平铺，叶缘起伏大，呈波浪状，锯齿大但不锐利，叶肉极厚且富有光泽，树势较弱且收成量少，本品种目前仅栽培于台北市文山区的木栅地区，是最佳的铁观音茶种。
四季春：是由木栅地区茶农选出之茶种，属小叶型，极早生之包种茶品种，树型中大型且开张，枝叶及芽密生，幼芽呈淡红色，叶型较近纺锤型，两端较尖锐，叶色淡绿，具细且锐之锯齿，叶肉厚且具光泽，树势强，采摘期极长且收成量高。
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