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高光谱图像中混合像元的存在不仅影响了基于遥感影像的地物识别和分类精度,而且已经成为遥感科学向定量化发展的主要障碍。MVC-NMF混合像元解混算法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,然而该方法收敛速度较慢、效率较低,文中提出利用BBA(Barzilai-Borwein Algorithm)算法来实现MVC-NMF算法的迭代更新,从而提高了算法的效率。实验结果表明:该方法在相同迭代次数条件下比MVC-NMF算法解混的结果好、效率高。 相似文献
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提出了最小体积单体约束的线性光谱解混算法。该算法不需要假设数据中存在纯像元,采用二次规划方法计算降维后的端元矩阵,利用最小二乘方法实现丰度估计和端元提取。实验结果表明,此算法解混的结果整体上优于MVC-NMF算法。 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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