共查询到17条相似文献，搜索用时 820 毫秒
1.
矿物的类型、丰度及其粒径分布对理解月球和行星表面曾经存在过怎样的地质演化过程具有重要的意义。本文提出基于辐射传输模型和稀疏分解模型反演矿物丰度及其粒径分布的方法,利用辐射传输模型计算各矿物端元不同粒径的单次散射反照率以构建解混光谱库,然后基于稀疏分解算法得到在每个可观测像元的端元最优丰度和粒径分布。利用实验室测量数据进行验证,表明本文方法具有较高的精度。最后根据玉兔号月球车的实地测量光谱数据,利用本文方法获得了其矿物的丰度及粒径分布,结果显示,辉石、橄榄石、斜长石、熔融玻璃和钛铁矿的丰度在4个观测点的平均丰度分别为28.1%、4.5%、39%、28%、0.4%,辉石的平均粒径为166.02μm,橄榄石为8.34μm,斜长石为196.31μm,熔融玻璃为44.21μm,一定程度上表明在这些观测点不同矿物对太空风化的响应不同。 相似文献
2.
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
3.
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
4.
高光谱遥感影像混合像元分解研究进展 总被引：6，自引：1，他引：5
受高光谱成像仪低空间分辨率及复杂地物的影响,高光谱遥感图像存在大量混合像元。为提高地表分类精度以及满足亚像元级目标探测的需求,混合像元分解技术一直是高光谱遥感研究热点之一。本文主要对高光谱混合像元分解技术中的核心问题:端元数目估计、端元提取算法、丰度估计算法进行综述,系统地分析了各种典型算法的原理及优缺点,进一步阐述研究过程中建立高精度遥感混合反演模型与遥感产品业务化中的混合像元分解技术难题,同时针对今后混合像元分解技术发展方向,指出在继续引入新型算法理论方法基础上,结合用户应用需求,推进高光谱混合像元分解算法业务化应用,为高光谱遥感工程化应用提供支持。 相似文献
5.
本文针对高光谱遥感影像端元丰度的稀疏性和空间分布平滑性,提出一种基于空间同质分析的稀疏解混算法。该算法首先对高光谱影像进行空间同质分析来提取同质指数,然后根据同质指数对稀疏回归解混模型中的空间正则项赋予不同权重,使其能更好地反映高光谱影像端元丰度分布的空间复杂性,进而实现对高光谱混合像元的有效分解。模拟数据和真实数据的实验分析表明：本文提出的算法能更好地保持结果的稀疏性和丰度空间分布的平滑性并且具有一定的抗噪性,提高了整体的解混精度。 相似文献
6.
层状硅酸盐矿物光谱曲线特征具有较大相似性,在以往可见光-近红外遥感中的区分提取难度较大。本文采用的加拿大先进的热红外航空成像光谱仪(Thermal Airborne Hyperspectral Imager,简称TASI),可获取具有高分辨率的热红外高光谱数据。基于TASI数据并利用热红外波段的发射率光谱可探测出矿物Si-O键振动特征的优势,可做到矿物亚类的区分识别和矿物丰度信息的提取,使硅酸盐矿物亚类中的层状硅酸盐矿物区分提取的精确性得以提高。本文对甘肃北山柳园工作区进行了基于发射率光谱特征的层状硅酸盐蚀变矿物提取实验。通过分析从图像获取的端元光谱曲线特征,并与ASU光谱库标准光谱曲线进行对比,确定目标端元,成功区分出了绿泥石、高岭石等层状硅酸盐矿物,经野外实地验证后,确认所提取信息精确性较高。 相似文献
7.
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
8.
传统的高光谱端元提取算法一般是在高维的光谱特征空间中进行运算,并且图像的全部像元都参与算法,因此运算量偏大,运算效率较低。提出了一种光谱角特征空间的概念,利用图像的空间信息辅助端元提取。图像的全部像元都可以映射到8维的光谱角特征空间中,样本点在特征空间中距离原点的远近表征了其在图像中的位置是否为地物区块的边缘,利用这点可以对高光谱图像进行空间分割。在分割后的每个子块图像内部只选取少数"最纯"像元参与端元提取算法,从而大大降低了端元提取的计算复杂度。 相似文献
9.
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
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
11.
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
12.
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
13.
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
14.
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
15.
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
16.
黄河口遥感图像光谱混合分解 总被引：6，自引：0，他引：6
探讨了用逻辑斯蒂法进行了光谱混合分解的新技术，采用黄河口LM图像进行了分析。结果表明，它不仅能给出分类结果图像，而且能产生组成像元各地类的丰度图像，说明分类图像是在某种置信度下的结果。 相似文献
17.
Successful retrieval of urban impervious surface area is achieved with remote sensing data using the multiple endmember spectral mixture analysis (MESMA). MESMA is well suited for studying the urban impervious surface area because it allows the number and types of the endmembers to vary on a per-pixel basis, thereby, allowing the control of the large spectral variability. However, MESMA must calculate all potential endmember combinations of each pixel to determine the best-fit one. Therefore, it is a time-consuming and inefficient unmixing technology, especially for hyperspectral images because these images have more complicated endmember categories. Hence, in this paper, we design an improved MESMA (SASD-MESMA: spectral angle and spectral distance MESMA) to enhance the computational efficiency of conventional MESMA, and we validate this new method by analyzing the Hyperion image (Jan-2011) and the field-spectra data of Guangzhou (China). In SASD-MESMA, the parameters of spectral angle (SA) and spectral distance (SD) are used to evaluate the similarity degree between library spectra and image spectra in order to identify the most representative endmember combination for each pixel. Results demonstrate that the SA and SD parameters are useful to reduce misjudgment in selecting candidate endmembers and effective for determining the appropriate endmembers in one pixel. Meanwhile, this research indicates that the proposed SASD-MESMA performs very well in retrieving impervious surface area, forest, grass and soil distributions on the sub-pixel level (the overall root mean square error (RMSE) is 0.15 and the correlation coefficient of determination (R2) is 0.68). 相似文献