亚像元分类的提取方法

亚像元分类也称混合像元分解或软分类，是针对遥感影像上的混合像元而言，目标是获得混合像元内部各种基本组分的面积比例信息。基本流程包括根据实际情况选择图像的端元、选择亚像元分类方法、得到整幅图像中每个像元包含地物的比例、进行精度评定。

端元选择的途径主要有三种:根据野外光谱测量或从已有的光谱数据库中获取，这种端元被称为“参考端元”；从需要混合像元分解的图像上选择，这种端元被称为“图像端元”；参考端元和图像端元相结合的方法。端元数目的确定并不是种类数目越细越多就越好，而是要结合图像的实际情况(如图像分辨率大小、覆盖区域、地物覆盖类型等)和进行分析的专业人员的经验来确定。端元数目过多过细的话，不仅增加了计算时间和计算量，还会导致最后的分类结果趋向杂乱。

常用的自动或半自动选择端元的方法有散点图法、像元纯净指数、MEST算法、N-FINDER法、迭代误差分析、ORASIS、顶点成分分析法、自动形态学光谱端元选择法等。

亚像元分类法主要有线性混合光谱模型、模糊模型、神经网络模型、支持向量机模型等。