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相似文献
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1.
端元光谱变化与混合像元分解精度的关系研究   总被引:4,自引:0,他引:4  
从误差传播理论的角度,分析了多选端元光谱、漏选端元光谱以及端元内部光谱变化等情况与混合像元分解精度之间的关系。然后用数值模拟的方式进一步研究了端元内部光谱与限定性混合像元分解精度的关系。研究结果表明:(1)端元光谱间差距越大,端元光谱内差距越小,则混合像元分解精度越高;(2)如果漏选了端元光谱会造成很大的模型误差,然而多选端元光谱却仍然是端元组分的无偏估计。数值模拟结果表明混合像元分解精度与端元类内变化的方差存在负相关的特点。最后就理论推导的结论,讨论了提高混合像元分解精度的可能方法。  相似文献   

2.
端元约束下的高光谱混合像元非负矩阵分解   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
吴波  赵银娣  周小成 《计算机工程》2008,34(22):229-230
提出一种端元约束条件下的非负矩阵分解方法来自动反演混合像元组分。以端元光谱之间的差距为约束条件,使得目标函数综合了影像的分解误差和端元光谱的影响,并以最大后验概率方法导出了限制性非负矩阵分解的迭代算法。成像光谱数据实验结果表明该方法能够自动提取影像的端元光谱矩阵与组分信息,且分解精度比IEA方法高。  相似文献   

3.
胡霞  宋现锋  牛海山 《计算机科学》2013,40(11):308-311
传统的混合像元分解一般是基于固定端元的,然而实际上影像中像元并非都由完全相同的端元组成。基于波谱库,将端元选取和丰度反演合为一个步骤,抽象成一个估计参数的随机过程,在端元数目可变的前提下,基于可逆的跳跃式MCMC方法估计参数,从波谱库中选取端元并对混合像元进行线性解混。在状态转移过程中,加入端元的累积知识,以提高算法效率。这种算法不需要人工干预,能够实现自动化像元分解,并且具有较高的精度。实验表明,基于修正MCMC的端元可变的自动化解混算法在分解精度和稳定性方面均优于基于固定端元的混合像元分解方法。  相似文献   

4.
非监督正交子空间投影的高光谱混合像元自动分解   总被引:16,自引:0,他引:16       下载免费PDF全文
吴波  张良培  李平湘 《中国图象图形学报》2004,9(11):1392-1396,F008
利用混合像元线性分解技术处理高光谱影像,以获取研究区域中同一像元的不同组份是遥感应用的主要目的之一。近年来,研究者们发展了一种正交子空间投影技术(0SP),用来探测感兴趣目标,进一步可以用来分解混合像元,然而应用这种方法分解混合像元的缺陷是需要有研究区域的先验信息,这就制约了它在这方面的应用。为此针对这种不足,提出一种非监督的正交子空间投影(UOSP)技术,用来自动获取影像端元光谱,同时进行混合像元分解。并用成像光谱数据(PHI)实例测试了这个方法,结果表明该方法自动获取的端元比较合理,且分解混合像元精度较高。  相似文献   

5.
基于线性光谱模型的混合像元分解方法与比较   总被引:1,自引:0,他引:1  
线性光谱模型是目前解决城市中等空间分辨率遥感(如Landsat)中存在的混合像元问题的简单、有效的策略。本实验以广州区域为研究区,利用ENVI/IDL影像处理和开发平台对4种混合像元线性光谱分解方法进行了对比,即无约束条件法、带部分约束条件法、普通带全约束条件法和带全约束条件的可变端元法。结果表明,普通带全约束条件法和带全约束条件的可变端元法的分解结果比无约束条件法和带部分约束条件法的分解结果合理,均方根误差明显要小;同时,带全约束条件的可变端元法要优于普通带全约束条件法。光谱归一化处理则对不同分解方法带来不同的影响,应依据实际需要采取合适的光谱处理方式。  相似文献   

6.
一种高光谱遥感影像端元自动提取方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对人工样本选择和端元提取存在的不确定性和工作量大等缺点,提出一种集成非监督分类、纯净像元指数计算、线性光谱混合模型和凸面单形体理论的自动端元提取算法,能够有效地提取端元用于高光谱遥感影像分类和混合像元分解。利用北京昌平地区的OMIS高光谱遥感数据进行了验证,结果表明算法可行有效,自动化程度较高,作为训练样本进行分类能够获得较高精度,优于常规方法。  相似文献   

7.
针对传统非负矩阵分解(NMF)法用于高光谱图像混合像元分解时产生的分解结果精度不高、对噪声敏感等问题,提出一种基于超像素的流形正则化稀疏约束NMF混合像元分解算法——MRS-NMF。首先,通过基于熵率的超像素分割来构造高光谱图像的流形结构,把原图像分割为k个超像素块并把每个超像素块中具有相似性质的数据点标上相同的标签,定义像素块内有相同标签的任意两个数据点之间的权重矩阵,然后将权重矩阵应用于NMF的目标函数中以构造出流形正则化约束项;第二,在目标函数中添加二次抛物线函数以完成稀疏约束;最后,采用乘法迭代更新法则求解目标函数以得到端元矩阵和丰度矩阵的求解公式,同时设置最大迭代次数和容忍误差阈值,迭代运算得到最终结果。该方法有效利用了高光谱图像的光谱和空间信息。实验结果表明,在模拟的高光谱数据中,与传统的流形稀疏约束的非负矩阵分解(GLNMF)、L1/2-NMF和顶点成分分析-全约束最小二乘法(VCA-FCLS)等方法相比,MRS-NMF可以提高0.016~0.063的端元分解精度和0.01~0.05的丰度分解精度;而在真实的高光谱图像中,MRS-NMF较传统的GLNMF、顶点成分分析法(VCA)、最小体积约束的非负矩阵分解(MVCNMF)等方法可以平均提高0.001~0.0437的端元分解精度。所提MRS-NMF算法有效地提高了混合像元分解的精度,同时具有较好的抗噪性能。  相似文献   

8.
端元提取是高光谱影像分析重要且具有挑战性的任务,是解决高光谱图像混合像元分解关键的步骤。现行的高光谱端元提取算法在端元提取过程中,异常像元同时加入到端元数组中,如何有效区分异常与端元,成为高光谱遥感端元提取的瓶颈,也是提高高光谱图像混合像元分解精度的关键因素。提出一种基于异常探测的高光谱端元提取方法,首先利用RX算法对原始影像进行异常探测,根据异常探测的结果剔除一定数量的像元,将剔除的像元用原始图像均值向量替代,再对影像进行正交子空间投影(OSP)提取端元。实验表明,该方法能够有效区分异常与端元,抑制异常像元参与端元提取,同时处理后的图像端元提取的结果受异常处理的影响很小,证明了去除异常信息后提取端元的可行性。  相似文献   

9.
在遥感图像中,利用模糊扩展的概率测度描述混合像元各端元的丰度含量,是模糊集合理论进行混合像元分解的主要手段。然而由于非线性因素的影响以及自然地物的复杂性,往往导致了端元光谱的变异性,这是造成混合像元分解误差的主要原因之一。从模糊集合的另一种测度——可能性测度出发,讨论了对端元光谱的变异性的描述:在遥感图像多维正态分布假设的前提下,利用1维连续的卡方分布,提出了面向遥感图像可能性分布的模糊描述,并进一步提出了可能性分布的模糊划分算法,对整个图像进行端元的模糊划分,从而描述端元光谱的变异性。通过对真实的高光谱遥感图像进行检验,结果表明,该方法能充分地表达端元光谱的变异性,可为今后进一步提高遥感图像混合像元分解精度提供重要的参考。  相似文献   

10.
现有的遥感影像端元提取方法主要是从光谱特征角度提出,而结合空间信息的端元提取方法是近些年遥感影像混合像元分解的研究热点,为此使用图论的图像分割Normalized Cut与分水岭变换方法提出了一种改进的空间预处理模型用于高光谱遥感影像混合像元的端元提取。该方法在混合像元端元提取过程中不仅利用遥感影像的光谱信息而且引入了像元的空间位置信息,实验结果表明本文提出的端元提取方法与现有的方法相比提高了遥感影像的混合像元分解精度。  相似文献   

11.
12.
针对混合像元分解误差问题,提出一种基于拉格朗日算法的高光谱解混算法。通过变分增广拉格朗日算法提取出部分端元,由于端元组中存在相似端元影响解混精度,利用基于梯度的光谱信息散度算法进行光谱区分,除去相似端元。通过对得到的端元进行排序,依次增加端元进行光谱解混,将满足条件的端元增加进端元组,最终得到优选端元。该方法不仅有效去除了相似端元的干扰,而且不需要不断搜索端元的组合,根据每个端元对于混合像元的重要性做出相应次数的非限制性最小二乘法计算,得到更精确高光谱端元的子集,该方法对高光谱混合像元解混的效率以及可靠性均有所提高。  相似文献   

13.
Mixed pixels are often formed when surface materials are smaller than the spatial resolution of a sensor, or two or more ground features fall within a pixel. Spectral unmixing, decomposing a mixed pixel into a set of endmembers and their corresponding abundance fractions, is an important method for extracting the underlying spectral and spatial information from remote sensing images. Recent studies have shown that it is difficult to increase the accuracy of unmixing using single pixel processing. Here, we suggest combining information on the fundamental interrelations of ground components and a priori knowledge on how ground components co-exist or exclude each other according to general geographic and geomorphic relations with spectral information may allow improved unmixing. Therefore, we propose a novel spectral unmixing method to estimate endmember abundances based on linear spectral mixing model with endmember coexistence rules and spatial correlation (LSMM-R&C). This method was implemented by incorporating endmember coexistence rules along with spatial correlation into a weighted least square method. Experiments with both synthetic and real satellite images were carried out to verify the proposed method, and its performance was also evaluated in comparison to the commonly used LSMM (linear spectral mixture method), LAU (local adaptive unmixing), ISU (iterative spectral unmixing) and ISMA (iterative spectral mixture analysis) methods. LSMM-R&C showed the smallest error, and was more effective at revealing the detailed spatial distribution of endmembers’ abundance, showing high potential for solving the problem of spatial heterogeneity among neighbouring pixels.  相似文献   

14.
张衡  贾志成  陈雷  郭艳菊 《计算机应用研究》2020,37(4):1221-1225,1238
针对高光谱图像解混问题进行研究,发现传统解混算法在保持端元数目不变的情况下,得到的解混精度不高。为此,基于人工神经网络(ANN)提出一种估计单像素点中端元数目和类别的解混算法。首先利用人工神经网络对遥感图像中各个像素的端元数目和类别进行估计;之后依据估计结果确定解混算法的目标函数,并引入改进的差分搜索算法对目标函数进行优化求解;最终获取地物丰度和待求参数,实现高光谱图像的解混。仿真数据和真实遥感数据实验表明,与现有的解混算法相比,所提解混算法具有更高的解混性能,更加符合实际场景的情况。  相似文献   

15.
基于线性混合模型的高光谱图像端元提取   总被引:16,自引:0,他引:16  
近年来,基于线性混合模型的光谱解混合技术正在越来越广泛地用在光谱数据分析和遥感地物量化中,这项技术的关键就在于确定端元(Endmember)光谱。通常,端元的荻取有两种方式:来源于光谱库以及来源于图像数据,相比之下后者得到的结果更能体现真实的地面信息。为此,从线性混合模型的特点出发,归纳了目前几种比较成熟的端元提取算法,分析了它们的主要思想和存在的优缺点,并总结了评估算法结果的依据,最后介绍了端元提取技术的发展趋势。  相似文献   

16.
Most techniques available in the endmember extraction rely on exploiting the spectral information of the data alone. In this paper, we improve the utilization of data information by dividing a pixel into four subpixels which are redefined by the scalar factor related to the spatial–spectral similarity. The spatial information is integrated into the spectral information in a certain spatial neighbourhood domain, which can make extracted endmembers more precisely, because the effect of noise and outliers can be suppressed with preprocessing (PP). Meanwhile, the accuracy of spectral unmixing will be improved without modification to the conventional methods applied to spectral-based endmember extraction. Experimental results with both synthetic and real hyperspectral images demonstrate the unmixing accuracy is better than that without PP.  相似文献   

17.
基于光谱信息散度与光谱角匹配的高光谱解混算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对采用线性逆卷积(LD)算法进行端元初选过程中,端元子集中存在相似端元光谱,影响解混精度的问题,提出了一种基于光谱信息散度(SID)与光谱角匹配(SAM)算法的端元子集优选光谱解混算法。通过在端元进行二次选择时,采用以光谱信息散度和光谱角(SID-SA)混合法准则作为最相似端元选择的判据,去除相似端元,降低相似端元对解混精度的影响。实验结果表明,基于SID与SAM的高光谱解混算法将重构影像的均方根误差(RMSE)降低到0.0104,该方法比传统方法提高了端元的选择精度,减少了丰度估计误差,误差分布更加均匀。  相似文献   

18.
Non-negative Matrix Factorization (NMF)method of blind spectral unmixing can obtain the spectrum and abundance of the endmember by synchronous optimization,without supervising the selection of endmember.Therefore,NMF has been developed rapidly in the application of hyperspectral unmixing.However,traditional blind spectral unmixing NMF method tends to fall into the local optimum and it is difficult to obtain a stable optimal solution.In this paper,we propose an improved Non-negative Matrix Factorization (NMF)method based on Spatial\|Spectal Preprocessing for spectral unmixing of hyperspectral data (SSPP-NMF).First,the SSPP algorithm is used to combine spatial and spectral information to select reasonable and effective dataset.Then,the NMF algorithm is used to unmix this dataset to obtain the final optimized endmember spectrum.Finally,the Non\|Negative Least Squares (NNLS)method is used to obtain the final abundance of the whole study area.The validity and applicability of the proposed method were analyzed based on a set of synthetic hyperspectral data and real hyperspectral images;and then the results were compared with that from three algorithms including the existing NMF algorithm,MVC\|NMF algorithm and ATGP-NMF algorithm.Results show that compared with ATGP-NMF and MVC-NMF,the SSPP algorithm can effectively suppress the influence of noise,significantly improve the performance of the NMF method of blind spectral unmixing algorithm.  相似文献   

19.
A snow-cover mapping method accounting for forests (SnowFrac) is presented. SnowFrac uses spectral unmixing and endmember constraints to estimate the snow-cover fraction of a pixel. The unmixing is based on a linear spectral mixture model, which includes endmembers for snow, conifer, branches of leafless deciduous trees and snow-free ground. Model input consists of a land-cover fraction map and endmember spectra. The land-cover fraction map is applied in the unmixing procedure to identify the number and types of endmembers for every pixel, but also to set constraints on the area fractions of the forest endmembers. SnowFrac was applied on two Terra Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) images with different snow conditions covering a forested area in southern Norway. Six experiments were carried out, each with different endmember constraints. Estimated snow-cover fractions were compared with snow-cover fraction reference maps derived from two Landsat Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) images acquired the same days as the MODIS images. Results are presented for non-forested areas, deciduous forests, coniferous forests and mixed deciduous/coniferous forests. The snow-cover fraction estimates are enhanced by increasing constraints introduced to the unmixing procedure. The classification accuracy shows that 96% of the pixels are classified with less than 20% error (absolute units) on 7 May 2001 when all forested and non-forested areas are included. The corresponding figure for 4 May 2000 is 88%.  相似文献   

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