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1.
基于顶点成分分析法的端元提取改进算法 总被引：1，自引：0，他引：1
顶点成分分析算法没有考虑图像的空间信息,对于噪声较大的高光谱图像其有效性可能会降低;同时,其需要预先确定端元数量,端元数的正确性对丰度分解具有较大风险;另外,由于算法迭代投影的初始基准具有随机性,因此导致了其多次运行结果不稳定。针对以上3方面问题,本文利用图像空间信息排除噪声,确定候选端元;然后对候选端元集进行病态矩阵规避判断,确保候选端元矩阵的有效性;经过改进迭代,端元矩阵趋近完整、稳定,自适应获得端元个数。试验表明,该方法正确有效,改进了VCA算法缺陷。 相似文献
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由于数据量大,目前大多数端元提取算法均需较长的计算时间,限制了这些算法的有效应用。本文提出了以光谱梯度特征为搜索条件的快速端元提取方法,其核心包括基于光谱梯度特征的候选端元快速筛选和基于光谱解混误差的端元识别两部分。由于能够从影像中快速筛选出少量的像元光谱作为候选端元,故具有较好的计算性能;同时由于避免了非端元光谱参与端元识别,使得识别的结果具有更高的精度。试验表明,相比经典的IEA算法和ECHO算法,该算法不仅能大幅度提高端元提取速度,而且具有更准确的端元识别能力。同时,基于该算法原理,也可对现有各种算法进行改进,提升现有的各种端元提取算法的运算速度。 相似文献
3.
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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确定端元数目是混合像元分解中端元提取的前提.目前端元数目主要还是通过判读人员根据经验或者估计最优子空间的方法来确定,这些方法都没有从提高混合像元分解精度的角度出发进行端元数目估计.在分析漏选、多选端元时光谱解混误差的基础上,提出了一种基于光谱解混误差的端元数目估计算法,该算法在估计端元数目的同时可以实现端元提取.实验结果表明,该方法在低信噪比情况下仍能正确地估计端元数目,并且可以正确地提取端元. 相似文献
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高光谱端元自动提取的迭代分解方法 总被引：8，自引：2，他引：8
混合像元线性分解技术是进行高光谱影像处理的常用方法,应用这种方法的一个主要问题是难以有效、自动地确定影像的端元光谱。利用非监督的方法快速自动提取高光谱遥感图像的端元光谱是解决这个问题的主要技术手段。根据迭代误差分析思路,通过对线性混合像元模型分解的误差传播分析后,得到了端元选择的约束条件。结合端元存在的空间信息,自动提取出端元光谱并进行了混合像元分解。利用不同地区、不同传感器的高光谱数据实例测试了该文的方法,分析和讨论了选择迭代初始值与参数阈值的敏感性问题。研究结果表明此方法可以自动提取端元光谱,并且精度较高。 相似文献
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纯净像元指数改进的N-FINDR高光谱端元提取算法 总被引：2，自引：0，他引：2
为了有效解决遥感影像中普遍存在的混合像元导致遥感影像定量解译精度低的问题,对两种不同混合像元端元提取算法进行了比较分析。纯净像元指数算法随着迭代次数的增加时间效率大大降低,而经典的N-FINDR算法初始端元数目选择的任意性会导致像元解混的精度不一,因此本文提出了一种基于纯净像元指数改进的N-FINDR算法。改进的N-FINDR算法相较于传统的N-FINDR算法能够准确构建候选端元集合并求得最优解。该算法结合高光谱影像数据的特点,首先利用纯净像元指数求取备选端元数目;然后以此为基础运用经典的N-FINDR算法求解最大的单形体顶点,将求解后顶点作为纯净像元,并完成丰度反演;最后使用ENVI产品中自带的经过大气校正的航空高光谱数据cup95eff.int对算法进行验证。试验结果表明,以纯净像元指数改进的N-FINDR算法在整体精度方面优于传统的N-FINDR算法。 相似文献
8.
提出一个在N-FINDR算法基础上结合空间信息进行端元提取的方法,该方法从空间预处理、提取端元候选集、新的体积算法三个方面对N-FINDR方法进行了优化,通过人工模拟数据和实际高光谱数据两种类型三组数据验证改进方法的有效性。实验结果表明,结合空间信息的端元提取方法有效提高了端元提取的准确性,取得更好的效果。但是限于几何模型的假设,寻找最大体积单形体的顶点并不能对所有复杂的数据都有效,容易产生端元光谱混淆的高光谱图像并不能很好的提取所有的纯正端元。 相似文献
9.
利用卡方分布改进N-FINDR端元提取算法 总被引：3，自引：0，他引：3
针对N-FINDR算法计算速度慢、搜索范围较大的特点,提出改进的快速N-FINDR算法,通过提供一个像元个数较少的候选端元集合,为N-FINDR算法提供一个较小的搜索范围。在N-FINDR算法中,所有的端元被认为是处于所有像元构成的单形体的顶点位置,表示这些像元远离像元聚类中心。因此,利用卡方分布的分位点可以分离出这些像元,形成数量较少的候选端元集合。利用合成的和真实的高光谱数据对该算法的性能进行了验证。实验表明,在与N-FINDR算法有相同的端元提取精度的前提下,该算法计算速度更快。 相似文献
10.
传统的混合像元分解算法认为每个像元都包含图像中所能提取的全部端元组分，但这并不符合实际情况。实际上图像中大多数混合像元仅由少部分端元混合而成。由于端元提取精度及噪声的影响，采用全部端元对混合像元进行分解，会使得混合像元中实际并不存在的端元的丰度估计值不为零，分解结果存在较大误差。由于混合像元大多存在于不同地物的交界处，基于此，本文提出了一种结合图像的空间信息选取混合像元最优端元子集的方法。利用一个空间结构元素，从混合像元的附近邻域开始搜索，将搜索到的纯净像元光谱与所提取的图像端元光谱进行对比，并确定混合像元的端元子集进行分解。根据RMSE大小和变化情况，逐步扩大结构元素的大小，不断调整搜索范围，直至得到最优端元组合。模拟数据和真实数据的试验结果表明，该方法相比传统的全端元光谱分解方法，在总体上获得了更好的分解效果。 相似文献
11.
模拟真实场景的混合像元分解 总被引：1，自引：1，他引：0
在总结混合像元分解方法的基础上, 提出了一种模拟真实场景的像元分解方法, 该方法首先通过真实场
景的模拟获得各分量的丰度, 结合遥感影像与场景模拟的丰度反演端元反射率(模拟端元), 最后用带约束条件的线
性模型进行混合像元分解。用浙江省安吉县毛竹林调查资料及Landsat TM 对该方法进行验证和对比分析表明, 基
于模拟端元的混合像元分解结果比基于影像端元和参考端元的精度高且具有良好的稳健性。模拟真实场景的混合
像元分解方法将样地调查数据的先验知识应用于端元提取, 并将三维模拟模型引入到二维的线性光谱分解中, 具
有一定的优势和应用推广前景。 相似文献
12.
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
13.
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
14.
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