谱解混技术虽然可以获得混合像元内各类别的比例(丰度值)，但是无法获得各类别在混合像元内的具体空间分布信息。亚像元定位(Subpixel Mapping，SPM)技术作为光谱解混技术的后续处理，通过将像元分解成更小的亚像元，进而获得具有亚像元级尺度下各类别分布信息的专题制图。亚像元定位作为获得各类别空间分布信息的一项极具潜力的技术，已成为当前遥感领域的研究热点之一。现有一种软硬属性转换亚像元定位(Soft-then-hard Subpixel Mapping，STHSPM)方法，具有应用方便、运算速度快等优点，并且为研究亚像元定位技术提供了一个新的思路。然而现有的软硬属性转换亚像元定位方法仍然存在以下问题亟待解决：(1)在基于单幅遥感图像软硬属性转换亚像元定位方法中，原始遥感图像的监督信息，如空-谱信息不能被充分利用；(2)在基于多位移图像的软硬属性转换亚像元定位方法中，多位移图像可以被用来作为辅助信息，但是多位移图像的空-谱信息不丰富、尺度信息单一；(3)光谱解混过程产生的光谱解混误差给软硬属性转换亚像元定位结果带来很大影响。

本文针对现有的软硬属性转换亚像元定位存在的问题，提出了4种算法：

1.基于插值的软硬属性转换亚像元定位算法，该算法有效利用原始遥感图像的空-谱信息，获得了较好的定位效果。

2.基于多位移图像软硬属性转换的亚像元定位算法，该算法协同利用多位移图像所携带的空-谱信息，进一步提高了定位精度。

3.基于空间引力模型多尺度信息的多位移图像软硬属性转换亚像元定位算法，该算法以多种尺度利用多位移图像信息，获得了更好的定位效果。

4.基于最大后验估计超分辨率转换亚像元定位算法，该算法充分利用原始图像的监督信息，避免了光谱解混误差给亚像元定位结果带来的影响，获得了更好的定位性能。

答辩时间： 2017-12-13

博士学位授予单位：哈尔滨工程大学