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基于高光谱Hyperion数据的线性光谱混合模型与神经网络模型的比较 总被引：1，自引：1，他引：0
混合像元问题是定量遥感中的热点问题之一,为了改进从遥感数据中提取定量信息,人们建立了各种混合光谱分解技术,其中线性光谱混合模型和神经网络模型就是两种比较成熟的方法。以陕西省横山地区的高光谱Hyperion数据为研究基础,通过最小噪声变换(MNF)、像元纯度指数(PPI)转换和RMS误差分析的迭代方法相结合提取影像中的纯净像元作为终端端元。分别运用神经网络模型和线性光谱混合模型对影像进行光谱分解,得到各个组分的分解图像。以标准植被指数(NDVI)影像为衡量标准,选取训练样本点,分别对两种模型进行回归分析,结果显示NDVI影像与线性光谱混合模型植被分解图像的判定系数(R2=0.91)要大于其与神经网络模型的判定系数(R2=0.81)。进一步分析表明在一般情况下,线性光谱混合模型具有比神经网络模型略高的分离精度,但是神经网络模型对细部信息的提取的效果要好于线性光谱混合模型,最后提出了端元均方根误差(EAR)指数,一种新的混合像元分解的思路。 相似文献
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基于光谱滤波器的混合像元分析 总被引：1，自引：0，他引：1
提出一种利用光谱滤波器进行遥感图像混合像元全约束分解的新算法。该算法利用端元光谱中与背景光谱正交的光谱成分构建光谱滤波器,滤除混合像元中的背景干扰成分,直接获取信号光谱的丰度。采用该光谱滤波器多次迭代分解,修正单个混合像元的端元光谱空间,获取其确切的端元光谱配置,保证了分解时各端元丰度的非负性,实现混合像元的全约束分解。多光谱数据仿真实验证明,与全约束最小二乘法(FCLS)和正交投影(OSP)分解法相比,该方法虽然在时间方面略逊一点,但其分解结果与实际结果的相关系数高,均方根误差小,具有很高的分解精度,在遥感定量分析方面具有重要的应用潜力。最后给出了该算法在真实的高光谱图像中进行混合像元分析的结果。 相似文献
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利用稀疏促进原理以及高光谱影像端元提取传统算法,结合线性光谱混合模型,提出了一种采用稀疏促进的高光谱影像端元提取方法.该方法不需要预先对端元数量进行估计,也不需要假设影像中存在纯像元.利用模拟数据以及真实高光谱影像对提出方法、ICE算法和NMF算法进行了对比实验分析.实验结果表明:提出方法能稳定地从影像中提取端元并同时... 相似文献
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基于线性混合模型的端元提取方法综述 总被引：3，自引：1，他引：2
混合像元是遥感领域研究的热点,而基于线性混合模型的光谱解混合技术正在越来越广泛地应用在光谱数据分析和遥感地物量化中,这项技术的关键就在于确定端元光谱。本文归纳了目前几种比较成熟的端元提取算法,分析了它们的主要思想和存在的优缺点,最后介绍了端元提取技术的应用及其发展趋势。 相似文献
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根据总体最小二乘(total least squares, TLS)模型理论,提出了一种影像端元光谱可受噪声污染的混合光谱线性扩展模型,并实现了该模型的端元光谱自动迭代提取以及混合像元的限定性分解.实验结果表明,扩展的混合像元分解模型明显优于传统的最小二乘分解模型,总体精度大约提高了10%～20%. 相似文献
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针对线性光谱混合分解(LSMA)模型在端元个数不变的情况下易造成不透水面被高估或低估的问题,该文提出了基于影像分层的变端元线性光谱混合分解(DELSMA)模型。以城市不透水面为研究目标,采用Landsat 8陆地成像仪(OLI)影像为实验数据,对比分析DELSMA模型和LSMA模型提取的不透水面精度。与LSMA模型分解结果进行对比,DELSMA模型相关系数从0.898 2提高到0.947 3,拟合优度从0.804 7提高到0.896 3,均方根误差从0.089 5减少到0.079 1,从精度验证结果可以看出,基于影像分层的DELSMA模型对混合像元的分解效果优于LSMA模型。实验结果表明:影像分层降低了场景复杂度,有效减少了同物异谱和异物同谱的干扰;采用变端元进行混合像元分解,有效减少了计算量和地物类内差异对分解精度的影响,一定程度上提高了不透水面的提取精度。 相似文献
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针对无约束最小二乘混合像元分解算法提取地物端元丰度出现的局限性问题,通过野外实地采集的地物光谱数据建立研究区典型的地物波谱库,以Landsat OLI影像作为主要数据源,在经过Gram-Schmidt(GS)影像融合的基础上,利用纯净像元指数(PPI)及基于几何顶点的端元提取技术提取研究区典型地物端元,最后通过完全约束的最小二乘混合像元分解算法完成对研究区典型地物端元丰度的提取。结果较好地解决了无约束最小二乘混合像元分解算法提取的端元丰度信息出现负值的情况,并且提高了典型地物丰度信息提取的精度。完全约束最小二乘混合像元分解算法的RMSE误差均控制在0.174 913左右,在很大程度上提高了混合像元分解精度及实用性。 相似文献
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高分辨率图像辅助提取高光谱图像端元 总被引：1，自引：0，他引：1
现有的端元提取算法大多是基于凸面单形体假设,对于非单一地物类型,利用这些端元进行丰度反演将会影响混合像元分解精度。本文提出一种利用高分辨率图像判断高光谱像元内是否为同一类型地物的方法。首先,利用图像分割程序对高分辨率图像进行分割,得到光谱均一的斑块矢量图,并叠加到高光谱图像上;然后,通过空间关系分析找出斑块内的高光谱像元,称其为准端元;最后,利用端元提取算法在这些准端元中进行端元提取。实验结果表明,该方法将端元提取结果的误差降低了20%左右。 相似文献
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Plaza A. Valencia D. Plaza J. Chein-I Chang 《Geoscience and Remote Sensing Letters, IEEE》2006,3(3):334-338
Automated extraction of spectral endmembers is a crucial task in hyperspectral data analysis. In most cases, the computational complexity of endmember extraction algorithms is very high, in particular, for very high-dimensional datasets. However, the intrinsic properties of available techniques are amenable to the design of parallel implementations. In this letter, we evaluate several parallel algorithms that represent three representative approaches to the problem of extracting endmembers. Two parallel algorithms have been selected to represent a first class of algorithms based on convex geometry concepts. In particular, we develop parallel implementations of approximate versions of the N-FINDR and pixel purity index algorithms, along with a parallel hybrid of both techniques. A second class is given by algorithms based on constrained error minimization and represented by a parallel version of the iterative error analysis algorithm. Finally, a parallel version of the automated morphological endmember extraction algorithm is also presented and discussed. This algorithm integrates the spatial and spectral information as opposed to the other discussed algorithms, a feature that introduces additional considerations for its parallelization. The proposed algorithms are quantitatively compared and assessed in terms of both endmember extraction accuracy and parallel efficiency, using standard AVIRIS hyperspectral datasets. Performance data are measured on Thunderhead, a parallel supercomputer at NASA's Goddard Space Flight Center. 相似文献
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The pixel purity index (PPI) has been widely used in hyperspectral image analysis for endmember extraction due to its publicity and availability in the Environment for Visualizing Images (ENVI) software. Unfortunately, its detailed implementation has never been made available in the literature. This paper investigates the PPI based on limited published results and proposes a fast iterative algorithm to implement the PPI, referred to as fast iterative PPI (FIPPI). It improves the PPI in several aspects. Instead of using randomly generated vectors as initial endmembers, the FIPPI produces an appropriate initial set of endmembers to speed up its process. Additionally, it estimates the number of endmembers required to be generated by a recently developed concept, virtual dimensionality (VD) which is one of the most crucial issues in the implementation of PPI. Furthermore, it is an iterative algorithm, where an iterative rule is developed to improve each of the iterations until it reaches a final set of endmembers. Most importantly, it is an unsupervised algorithm as opposed to the PPI, which requires human intervention to manually select a final set of endmembers. The experiments show that both the FIPPI and the PPI produce very close results, but the FIPPI converges very rapidly with significant savings in computation. 相似文献
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Ali Jafari Mohammad Mehdi Ebadzadeh Reza Safabakhsh 《Journal of the Indian Society of Remote Sensing》2017,45(3):417-429
The normal compositional model (NCM) is a well-known and powerful model in hyperspectral unmixing which represents endmembers as independent Gaussian vectors to capture endmember variability. However, the assumption of independent endmembers diminishes the model accuracy because the high degree of correlation between endmembers of a scene and identical sources of variability demonstrate that the endmembers are dependent. This paper proposes a new hyperspectral unmixing algorithm which represents endmembers using dependent Gaussian vectors to estimate abundance fractions. To overcome the higher complexity caused by dependence assumption, this algorithm introduces new independent Gaussian vectors named Base Vectors to represent different endmembers by a weighted linear combination. Also, the proposed unmixing algorithm uses maximum likelihood method to estimate weight coefficients of Base Vectors which are used to represent mixed pixel. Finally, abundance estimation can be done using the new representation for endmembers and mixed pixel. The proposed algorithm is evaluated and compared with other state-of-the-art unmixing algorithms using simulated and real hyperspectral images. Experimental results demonstrate that the proposed unmixing algorithm can unmix pixels composed of correlated endmembers in hyperspectral images in the presence of spectral variability more accurately than previous methods. 相似文献
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提出了一种基于Fisher权重分析的迭代光谱解混方法(WLSMA),该方法首先对高光谱图像进行区域分割,在分割后的各子块中自动提取端元;再次对提取的端元进行聚类,从光谱的整体特征上将不同类别的端元区分开,针对聚类结果中的每一类别各选取几个具有代表性的端元光谱,并对最优光谱进行窗口卷积处理,结合In_CoB指标构建端元光谱样本库;最后对图像进行迭代光谱解混处理,在丰度反演过程中引入基于Fisher准则的补偿权值矩阵以提高反演精度。AVIRIS高光谱数据实验证明,WLSMA不需要大量先验信息,利用Fisher准则和迭代光谱分析理论增强了相似性矿物的可分性,为加强对矿区地表岩性的认识和模拟提供了更大的灵活性和可能性,对高光谱矿物填图有一定的借鉴意义。 相似文献
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基于光谱库的高光谱稀疏解混技术近年来得到了人们的关注,该技术利用光谱库中光谱样本作为端元,将解混问题转化为稀疏表示问题。然而,由于测量环境的差异,待解混图像的实际端元往往与光谱库中相应光谱信号存在差异。本文提出了一种光谱差异稀疏约束的联合稀疏回归解混算法。首先,假设光谱差异具有稀疏特性,建立了光谱库校正模型,使得在解混过程中可对光谱库进行自适应地调整;然后,将光谱库校正模型与联合稀疏回归解混模型结合,建立了考虑光谱差异的稀疏解混模型;最后,基于交替方向乘子法得到了迭代优化解决方案。分别利用仿真和真实高光谱数据进行了试验验证,结果表明,在光谱库不匹配的情形下,本文方法能够有效提高稀疏解混算法的解混性能。 相似文献
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针对高光谱遥感图像中可能并不存在图像端元这一问题,试探的提出一种基于线性混合模型下对初步提取的最近似于端元的像元进行再分析的端元提取算法,即高光谱遥感图像的端元递进提取算法.首先针对3个端元线性混合的图像进行提取,在图像中找到最大近似于端元的像元,利用凸面单形体的几何性质,找出初步提取像元附近位于图像端元构成的凸面单形体边界上的像元,通过计算图像端元在边界像元中的含量,应用线性反解提取出图像端元.模拟图像中的初步结果表明在不存在图像端元的图像中,该算法可以有效的提取3个端元,应用于实际Hyperion图像取得了较好的实验效果. 相似文献
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针对非负矩阵盲信号分离(NMF)用于混合像元分解易陷入局部极小值的不足,将非监督端元提取与盲分解方法相结合,构建了一种基于目标端元修正的混合像元盲分解模型(ATGP-NMF)。ATGP-NMF模型利用非监督正交子空间投影算法(ATGP)和非负最小二乘法(NNLS)获取NMF盲分离的初始值,然后将获得初始目标端元光谱与丰度输入NMF模型,通过迭代运算不断逼近优化目标而得到最终的端元光谱和端元丰度。为了检验模型对于各类数据的有效性和适用性,将ATGP-NMF与传统NMF分别应用于模拟仿真数据、室内控制数据和真实遥感影像3类实验数据进行分析验证。结果表明,ATGP-NMF模型具有较好的适用性,在没有先验信息、先验信息很少,以及纯像元假设不存在情况下都能较好地分解混合像元,且能够更好克服局部极小问题,提高混合像元分解的精度。 相似文献