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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
3.
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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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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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.
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
9.
传统基于约束非负矩阵分解NMF(Nonnegative Matrix Factorization)的高光谱端元提取算法一般存在两个问题:一方面,以固定惩罚系数方法处理端元提取的约束优化问题,难以较好权衡目标项与约束项间的关系,影响提取效果;另一方面,求解过程通常基于梯度算法,依赖于初始值和步长的设定,容易陷入局部最优。针对这些问题本文提出约束NMF框架下高维自适应粒子群端元提取算法HAPSO(High-dimension Adaptive Particle Swarm Optimization)。该算法在端元距离最小约束的NMF框架下,利用粒子群算法PSO替代原梯度算法以增强全局搜索能力;采用高维PSO方法解决了多波段高维问题,并结合种群信息构建自适应惩罚机制以实现端元提取中目标与约束的合理权衡。通过模拟影像和真实影像的实验,证实该算法与传统的NMF端元提取算法相比能够更合理地权衡约束和避免局部最优,具有较好的端元提取效果。 相似文献
10.
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