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1.
Given a compositional dataset in the absence of any prior information on any mixing process which may have formed it, a complete analysis of mixtures determines three distinct types of estimates in order. These are: (i) the estimate of the number of endmembers or fixed source compositions, of which all the sample compositions of the dataset must be approximate mixtures; (ii) the estimated compositions for each of these chosen number of endmembers; and (iii) the estimated contributions of each of these endmember estimates to each sample. Traditionally, the estimate for the number of endmembers has been assessed either by mapping or by inspection of the coefficients of determination between the observed and estimated variables. Mapping entails the plotting on a map of the region from which the samples were taken, either the contours of the contributions of each endmember to each sample, or some other portrayal of the distribution of endmember abundances. Because it requires the complete analysis, assessment by this method is too elaborate except for final confirmation and display. Alternatively, choosing a number of endmembers, which result in suitability high coefficients of determination for all or most variables, may account for elements which are not part of the conjectured mixing process or, worse, may result in the identification of endmembers which may never in fact have existed. Such an error is similar to overspecifying a multiple regression model. So, the obvious starting point from which to assess the validity, or otherwise choice of endmember numbers, is to examine the matrix of residuals. The differences between the logratio-transformed observed and estimated data form an array of residual logratios. A linear combination of these may be formed for each sample, which, under a random perturbation assumption, should follow a univariate normal distribution. Whether or not this scalar is normal can be readily tested. It can also be examined graphically for such desirable qualities as symmetry when the test for normality may be too severe. This procedure is employed to assess the decompositions of the U.S.G.S. Mid-Pacific data and the Nazca Plate Surface sediments.This paper was presented at the 18th Geochautauqua, Newark, Delaware, 13–14 October 1989.  相似文献   
2.
遥感影像混合像元分解中的端元选择方法综述   总被引:7,自引:1,他引:7  
端元选择是进行遥感影像混合像元分解的首要步骤,也是最关键的步骤,其直接影响混合像元分解的精度。该文对遥感影像混合像元分解中端元产生的特定背景、当前存在的端元选择途径和端元选择方法进行综述,并通过对当前端元选择方法的分析,提出了选择或构造端元选择方法应遵循的几个原则。  相似文献   
3.
一种多/高光谱遥感图像端元提取的凸锥分析算法   总被引:3,自引:0,他引:3  
凸锥分析方法常用于多光谱和高光谱遥感图像的端元提取。遥感图像中的每个像元都可以看作一个多维向量,整幅影像看作由离散的非负向量构成的凸锥,通过寻找凸锥的角点来自动获取图像的端元。本文提出了一种自动选择最佳凸锥角点的方法,应用到传统的凸锥分析方法中,提高了凸锥分析方法的效率。利用模拟数据和真实数据实验验证了算法的可行性。  相似文献   
4.
提出一种利用多源影像来提取低分辨影像亚端元光谱的方法,该方法利用高分辨分类得到的组分与低分辨的光谱之间的线性混合关系,建立了反演出低分辨影像的亚端元光谱的线性模型,并提出一种快速鲁棒反演亚端元光谱的提取方法。利用IKONOS和ETM数据验证了本文提出方法,实验结果表明了该方法的有效性。  相似文献   
5.
端元提取是混合像元分解的基础,也是高光谱遥感的研究热点。对于特定区域的高光谱图像应该使用哪种端元提取算法,需要对各种端元提取算法进行客观地评价。作者针对黄河口湿地CHRIS高光谱图像,使用了重建图像与原图像的均方根误差、有效端元数量两个指数对PPI、N-FINDR、VCA、OSP、IEA和SISAL六种典型的端元提取算法进行了评价。结果表明,SISAL算法重建误差最小,仅有其他算法误差的10%~28%;OSP算法识别了具有物理意义的6种有效端元,多于其他算法识别的地物类型,而SISAL算法识别的端元缺乏物理意义。  相似文献   
6.
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  
崔宾阁  张杰  马毅  任广波 《遥感学报》2014,18(1):192-205
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   
7.
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   
8.
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   
9.
张昭  陈川  李云鹏 《地质论评》2022,68(6):2365-2380
遥感技术广泛应用于地质基础调查、矿产资源勘探、环境评估和地质灾害调查等方面。它已从多光谱发展到高光谱阶段,Landsat- 8是目前最具有代表性和最常用的多光谱数据,ASTER具有高的分辨率和多波段特征,资源一号02D(ZY1- 02D)卫星是我国2019年发射的高光谱业务卫星。为了更好地了解多源遥感数据在岩矿识别中的作用,在新疆东天山卡拉麦里地区进行了相关研究。结果表明:Landsat- 8 OLI的PCA变换结果清晰识别了研究区不同的岩性和地层;使用Landsat- 8 OLI、ASTER和ZY1- 02D高光谱数据,分别采取不同的图像端元提取方法,在进行光谱分析的基础上,利用光谱角填图(SAM)即可得到研究区的主要矿物分类图件。通过野外验证,应用GIS技术进行集成和分析,修正相关图件后,便得到了精准的矿物分类综合图。研究表明:多源遥感数据的集成在岩矿识别方面效果良好、前景巨大。  相似文献   
10.
张昭  陈川  李云鹏 《地质论评》2022,68(3):2022062026-2022062026
遥感技术广泛应用于地质基础调查、矿产资源勘探、环境评估和地质灾害调查等方面。它已从多光谱发展到高光谱阶段,Landsat-8是目前最具有代表性和最常用的多光谱数据,ASTER具有高的分辨率和多波段特征,资源一号02D(ZY1-02D)卫星是我国2019年发射的高光谱业务卫星。为了更好地了解多源遥感数据在岩矿识别中的作用,在新疆东天山卡拉麦里地区进行了相关研究。结果表明:Landsat-8 OLI的PCA变换结果清晰识别了研究区不同的岩性和地层;使用Landsat-8 OLI、ASTER和ZY1-02D高光谱数据,分别采取不同的图像端元提取方法,在进行光谱分析的基础上,利用光谱角填图(SAM)即可得到研究区的主要矿物分类图件。通过野外验证,应用GIS技术进行集成和分析,修正相关图件后,便得到了精准的矿物分类综合图。研究表明:多源遥感数据的集成在岩矿识别方面效果良好、前景巨大。  相似文献   
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