基于分层的多端元光谱解混算法

高光谱图像中,单一端元光谱很难准确刻画一个类别,导致解混结果不准确。针对经典多端元光谱解混(MESMA)算法存在计算量大、端元预选繁琐等缺点,提出基于分层的MESMA(HMESMA)算法,第1层确定像元包含地物类别,第2层在第1层的基础上再分层确定像元包含最优端元个数。采用模拟数据和真实高光谱数据进行实验,证明了本文算法比固定端元解混效果好,平均丰度误差最高降低了2.65%,与经典的MESMA算法精度相当,但大大降低了计算量,提高了计算效率。     

一种改进迭代误差分析端元提取算法

迭代误差分析(IEA)算法是应用比较广泛的端元提取算法之一,针对IEA端元提取算法计算量大的缺点,从减少参与迭代过程中的像元数目进行改进。根据凸面几何理论,混合像元位于其端元构成子空间内部,这部分像元到其端元正交子空间(OSP)投影值理论上为零,在迭代求下一个端元过程中,可以将这部分无用像元去除,从而减少每步迭代过程像元数目。采用模拟数据和真实高光谱数据进行实验,证明改进算法与原算法提取端元精度相同,随着端元提取个数的增多,参与迭代过程的像元数目逐次减少,比原始的IEA端元提取算法减少了计算时间。