摘要：为了解决独立成分分析中端元丰度校正结果同实际丰度相差较大的问题,该文提出了一种基于回归分析的独立成分端元丰度校正方法。具体是：首先应用ICA对遥感时序数据进行分解,获取目标地物的ICA分解结果;再抽选一定量的样本,将样本目标地物的真实丰度与ICA分解结果进行回归;最后根据回归关系推算每个像元的目标地物丰度。基于MODIS时序数据,将该文方法和线性拉伸方法应用于江苏兴化地区的水稻面积提取,并将2种方法的提取结果同水稻准真值图像进行对比。分析结果表明,该文方法得到的水稻丰度图像的均方根误差、偏差在不同的空间尺度下均小于线性拉伸方法,而不同空间尺度下的决定系数（R2）均高于线性拉伸方法。与线性拉伸方法相比,该文方法能获得更接近实际情况的端元丰度校正结果,增强了ICA在农作物面积提取中的应用能力,为大尺度农作物识别和面积提取提供了依据。

关键词：遥感 时间序列分析 独立成分分析 生长曲线 回归 

单位：北京师范大学资源学院; 地表过程与资源生态国家重点实验室; 北京100875