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高光谱图像中混合像元的存在直接影响基于遥感影像的地物识别精度,光谱解混算法可以有效地解决混合像元问题.最小体积限制的非负矩阵分解算法(MVC-NMF)不需要假定纯像元的存在;并且在自动提取端元的同时,能够获取每种端元所对应的丰度图;然而该方法并没有考虑丰度矩阵的稀疏特性.提出了将平滑L0模稀疏约束引入MVC-NMF算法中,用于进一步提高算法的精度.实验结果表明:改进后的算法在相同的实验环境条件下比MVC-NMF算法解混的精度更高. 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
3.
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
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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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针对线性光谱解混方法,全约束条件下的最小二乘准则和正交子空间投影(OSP),因缺乏物理约束条件使得组分丰度估值容易出现负值这一问题,该文在线性光谱混合分析模型中增加光谱组分丰度"和为1"且为"非负"的约束条件,提出了归一化地物子空间投影下(NMSP)的光谱解混方法。该方法假定一条基准端元已知以消除组分之间的相关性,再基于基准端元对端元矩阵和影像矩阵进行平移,进一步消除像元在端元方向投影时原点引起的错误。实验结果表明,与约束条件下的OSP分类器以及最小二乘法相比,NMSP在光谱解混中可以得到更加合理的地物组分丰度且能保持端元丰度"非负"和稀疏的物理特性。 相似文献
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植被光谱变异性广泛存在于遥感图像当中，本文尝试通过PROSAIL辐射传输模型来描述植被端元变异性，并提出一种光谱解混方法，实现逐像元地估计植被变异性端元。具体地，面向植被—土壤背景两端元的场景，在非负矩阵分解框架下，利用PROSAIL辐射传输模型从机理上描述植被端元的变异性，并通过两组神经网络来分别实现辐射传输模型的反演与正算，从而更高效地拟合植被端元，最终得到一种能逐像元求解变异性植被端元的光谱解混算法。由于该方法求解了植被端元的空间变异光谱，因此，能够对植被参数遥感反演的尺度效应进行纠正。为此，本文进一步以LAI尺度效应为例，通过无人机图像实验来验证该方法的有效性。实验结果得出，经过光谱解混方法处理后，该方法能较准确地估计植被端元，并能使LAI尺度效应均方根误差RMSE能够从0.2151降低到0.0896，有望提升遥感植被信息提取的精度。 相似文献
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针对地物光谱的不确定性及参与每一像元光谱混合的端元种类与数目的不确定性,提出一种准确快速的高光谱数据光谱分析方法。该方法利用图像端元与标准端元库端元构建分组端元库,为每种地物引入多种端元光谱,解决了地物光谱不确定性问题;通过基于多端元交叉相关光谱匹配的确定搜索与基于二进制粒子群优化的随机搜索相结合的方式为每一像元搜寻一个最优端元子集,解决了参与混合的端元种类与数目的不确定性问题,并且提高了搜索效率。通过模拟数据与真实高光谱数据的试验验证,该方法解混精度与多端元光谱混合分析法相当、远高于全限制/无限制最小二乘法与交叉相关光谱匹配法,而计算时间远小于多端元光谱混合分析,实现了快速、准确的高光谱数据解混。 相似文献
9.
针对遥感影像在南方丘陵地区典型植被丰度信息提取中存在的大量混合像元问题，为进一步提高线性解混精度，通过计算像元EVI值，构建了Landsat 8时间序列影像南方典型植被（端元）和混合像元的EVI时间序列曲线，分析了不同生育期内各种地物类型的植被指数变化曲线，发现不同地物在植被指数时间序列中具有各自独立的波动规律。选取多个端元及其EVI时间序列曲线，利用光谱匹配方法对匹配EVI时间序列曲线和多个端元进行了匹配，达到利用不同端元组合进行光谱解混的目的。试验结果表明，与传统方法相比，阔叶林解混精度有明显提高，针叶林解混精度也有所提高。该研究成果可以为南方丘陵地区植被环境的研究提供有力支撑。 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
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受仪器和观测条件限制,高光谱数据易受噪声污染,给数据解译带来挑战。针对传统稀疏解混模型抗噪性能差的问题,本文提出一种截断加权核范数稀疏解混方法,利用高光谱图像像元之间的相关性减轻噪声对丰度估计的干扰。该方法借助低秩表示在挖掘数据内在低维结构方面的优势,在稀疏解混中加入基于截断加权核范数的低秩约束,并结合加权稀疏技术,在稀疏正则项中引入空间邻域权重。截断加权核范数对丰度矩阵的奇异值向量分段处理,可以更好地实现丰度矩阵的低秩逼近,使丰度图像保持空间一致性并保留更多细节信息,空间加权策略则增强了丰度图像的空间连续性。模拟高光谱数据、Cuprite矿区真实数据和红树林高光谱数据实验表明,与其他先进的稀疏解混方法相比,所提方法具有更好的抗噪性,能够提高解混精度。 相似文献
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矿物的混合多属于致密型混合,在可见光—短波红外波段的混合呈现非线性特征,同时由于矿物混合的复杂性以及图像中完全纯净的像元可能不存在等原因,使得从图像上提取端元具有较大不确定性。本文根据矿物单次散射反照率的线性可加性,提出一种基于矿物单次散射反照率光谱库的稀疏解混算法,利用Hapke模型将矿物反射率转换成矿物单次散射反照率,构建矿物单次散射反照率光谱库,以半监督的方式通过稀疏回归的方法从光谱库中寻找最优端元组合,并估算混合像元中各端元的丰度。利用RELAB矿物混合光谱库进行算法验证,结果表明,丰度反演的平均绝对误差为3.12%;将本文方法应用于美国内华达州铜矿区的AVIRIS高光谱图像数据,所得丰度图与美国地质勘探局USGS矿物识别结果具有较好的一致性。本文算法不需要从图像提取端元,并且考虑到了矿物的非线性混合特征,能够得到较高的反演精度,在近地行星和卫星表面岩矿成分的探测等领域具有较好的应用前景。 相似文献
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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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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
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基于相关性分析的高光谱解混算法，通常缺少对高光谱图像空间和光谱相关性特征的综合分析与利用，或对于先验知识的依赖程度较高。本文提出一种基于混合像元空间与谱间相关性模型的NMF线性盲解混算法。具体包括：通过改进马尔科夫随机场（MRF）模型，建立相邻像元间的空间相关模型；利用复杂度映射技术，建立相邻波段间的光谱相关模型；在NMF目标函数外部和内部分别引入上述两种模型，作为盲解混算法的约束条件。试验结果表明，该算法相对于区域相关的NMF解混算法（ACBNMF）、最小化光谱相关度约束的NMF方法（MSCCNMF）和最小体积约束的非负矩阵分解（MVCNMF）等代表性NMF解混参考算法，解混精度有所提高；同时，降低了对于先验知识的依赖程度，拓宽了适用范围。 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
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提出了基于支持向量机（support vector machine,SVM）的高光谱遥感图像亚像元定位方法。全变分（total variation,TV）模型是经典的保边缘平滑滤波器,本文将其引入作为预处理,来提高混合像元分解及亚像元定位的精度;本文方法在训练和检验样本的构建过程中,依据空间相关性理论,同时考虑了中心像元及其邻近像元丰度值对亚像元类别归属的影响;在监督分类训练和检验过程中,通过剔除纯净像元来缩减样本数量,在保证算法准确性的同时提高了效率。对真实高光谱遥感数据进行了实验,主观评价和定量分析验证了本文方法的有效性。 相似文献
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空间与谱间相关性分析的NMF高光谱解混 总被引：2，自引：1，他引：1
非负矩阵分解(NMF)技术是高光谱像元解混领域的研究热点。为了充分利用高光谱图像中丰富的空间与光谱相关性特征,改善基于NMF的高光谱解混算法性能,提出一种结合了空间与谱间相关性分析的NMF解混算法。算法针对NMF的通用性和局部极小问题,引入并结合高光谱图像两种典型的相关性特征,具体包括:基于马尔可夫随机场(MRF)模型,建立描述相邻像元空间相关特征的约束;通过复杂度映射技术,建立描述相邻波段谱间相关(光谱分段平滑)特征的约束;并将上述两种约束同时引入NMF解混目标函数中。实验结果表明,对于一般自然地物场景或人造地物场景,相对于分段平滑和稀疏约束的非负矩阵分解(PSNMFSC)、交互投影子梯度的非负矩阵分解(APSNMF)和最小体积约束的非负矩阵分解(MVCNMF)这3种代表性NMF解混参考算法,该算法可进一步提高高光谱解混精度;对于空间相关或谱间相关特征中某一种不显著的特殊场景,也具有更好的适应能力。通过将空间相关和谱间相关特征相结合,较全面地反映了高光谱数据与解混相关的重要特征,能够对绝大多数真实高光谱数据进行高精度解混,对高光谱解混及后续应用领域相关研究均具有参考价值。 相似文献
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R. P. Singh V. K. Dadhwal R. R. Navalgund 《Journal of the Indian Society of Remote Sensing》1999,27(3):167-173
Modular Optoelectronic Scanner (MOS-B) spectrometer data over parts of Northern India was evaluated for wheat crop monitoring involving (a) sub pixel wheat fractional area estimation using spectral unmixing approach and (b) growth assessment by red edge shift at different phenological stages. Red shift of 10 nm was observed between crown root initiation stage to flowering stage. Wheat fraction estimates using linear spectral unmixing on Feb. 13, 1999 acquisition of MOS-B data had high correlation (0.82) with estimates from Wide Field Sensor (WiFS) data acquired on same date by IRS-P3 platform. It was observed that five bands (4,5,8,12,13 MOS-B bands) are sufficient for signature separability of major land cover classes viz. wheat, urban, wasteland, and water based on purely spectral separability criterion using Transformed Divergence (T.D.) approach. Higher number of bands saturated the T.D. values. In contrast, performance of sub pixel fractional area estimation using unmixing decreased drastically for eight bands (4,5,6,7,8,9,12,13 MOS-B bands) chosen from optimal band selection criteria in comparison to full set of 13 bands. The relative deviation between area estimated from Wifs and MOS-B increased from 1.72 percent when all thirteen bands were used in unmixing to 26.10 percent for the above eight bands. 相似文献