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加权端元约束非负矩阵分解的高光谱解混算法

测绘地理信息 2016年第2期41卷 58-61页

作者：付仲良刘进军李金涛谢晨阳武汉大学遥感信息工程学院湖北武汉430079

混合像元普遍存在于高光谱影像中,因此在影像使用过程中有效地进行混合像元分解是非常关键的。针对常规端元约束非负矩阵分解的解混方法对异常较敏感的现象,提出了一种利用加权端元约束的非负矩阵分解的方法。模拟实验证明了方法的可行... 详细信息

混合像元普遍存在于高光谱影像中,因此在影像使用过程中有效地进行混合像元分解是非常关键的。针对常规端元约束非负矩阵分解的解混方法对异常较敏感的现象,提出了一种利用加权端元约束的非负矩阵分解的方法。模拟实验证明了方法的可行性和有效性。

关键词：高光谱混合像元分解端元非负矩阵分解

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一种利用单形体体积自动提取高光谱图像端元的算法

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自然科学进展 2006年第9期16卷 1196-1200页

作者：耿修瑞赵永超周冠华中国科学院遥感应用研究所遥感科学国家重点实验室

高光谱数据端元的提取是理解高光谱数据、继而对数据进行进一步分析(比如解混、填图等)的前提．基于高光谱数据在特征空间的几何特性提出了一种基于高维单形体体积的自动提取高光谱数据端元的快速算法,与N-FINDR方法中所用单形体体积公... 详细信息

高光谱数据端元的提取是理解高光谱数据、继而对数据进行进一步分析(比如解混、填图等)的前提．基于高光谱数据在特征空间的几何特性提出了一种基于高维单形体体积的自动提取高光谱数据端元的快速算法,与N-FINDR方法中所用单形体体积公式受限于数据维数的缺陷相比,该方法适用于任何维数的数据,因而也更加合理和有效．利用在Cuprite获取的AVIRIS数据来验证此算法．

关键词：端元单形体特征空间高光谱遥感

高维叉积的矩阵计算以及在高光谱图像端元自动提取中的应用

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中国科学：信息科学 2010年第4期40卷 646-652页

作者：耿修瑞赵永超刘素红王福祥中国科学院电子学研究所空间信息处理与应用系统技术重点实验室北京100190 北京师范大学地理学与遥感科学学院遥感科学国家重点实验室北京100875 北京航空航天大学电子信息工程学院北京100191

把三维空间中叉积的概念推广到高维空间,得到了高维空间中叉积的矩阵定义和计算公式.利用叉积的特殊性质,提出了自动提取端元的体积方差比指标,克服了传统方法仅仅利用单形体体积而使得端元提取结果易受异常点影响的缺陷.利用在Cuprite... 详细信息

把三维空间中叉积的概念推广到高维空间,得到了高维空间中叉积的矩阵定义和计算公式.利用叉积的特殊性质,提出了自动提取端元的体积方差比指标,克服了传统方法仅仅利用单形体体积而使得端元提取结果易受异常点影响的缺陷.利用在Cuprite获取的AVIRIS数据进行端元提取实验,取得了良好的效果.

关键词：端元单形体高光谱叉积

基于零空间最大距离的高光谱图像端元提取算法

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自然科学进展 2008年第11期18卷 1341-1345页

作者：罗文斐钟亮刘翔张兵中国科学院遥感应用研究所北京100101 中国科学院对地观测与数字地球科学中心北京100080

端元提取是高光谱图像分析中的一项重要而具有挑战性的任务,它是解决高光谱图像混合像元分解最关键的步骤.文中给出了基于零空间的距离计算方法,在此基础上提出了零空间最大距离算法快速地提取端元.利用零空间与端元所张子空间之间正交... 详细信息

端元提取是高光谱图像分析中的一项重要而具有挑战性的任务,它是解决高光谱图像混合像元分解最关键的步骤.文中给出了基于零空间的距离计算方法,在此基础上提出了零空间最大距离算法快速地提取端元.利用零空间与端元所张子空间之间正交补的关系,在数学上严格证明了当数据完全符合单形体条件时,算法能够准确地提取所有的端元,为基于最大距离的端元提取提供了重要的理论依据.算法通过了真实高光谱图像的检验,实验结果表明,零空间最大距离算法具有较好的端元提取效果.

关键词：高光谱零空间混合像元端元

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面向端元提取的光谱角特征空间图像分块方法

测绘科学技术学报 2014年第5期31卷 492-495页

作者：徐君徐富红蔡体健谢承旺王彩玲华东交通大学信息工程学院江西南昌330013 华东交通大学计划财务处江西南昌330013 华东交通大学软件学院江西南昌330013 西安石油大学计算机学院陕西西安710065

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... 详细信息

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。

关键词：高光谱混合像元光谱分解端元光谱角

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光谱解混误差分析下的端元数目估计算法

测绘科学技术学报 2010年第5期27卷 349-351,356页

作者：李二森朱述龙朱宝山郭海涛信息工程大学测绘学院河南郑州450052

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... 详细信息

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。

关键词：混合像元光谱解混端元端元数目序列端元提取算法

GF-5高光谱植被端元提取方法及其覆盖度相关分析

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GF-5高光谱植被端元提取方法及其覆盖度相关分析

作者：李新澳昆明理工大学

学位级别：硕士

随着社会文明的进步,生态问题越发引起人们的重视,生存环境的优劣直接关系到人类的生存与发展。植被是生态中的重要组成部分,植被覆盖度是反映生态状况的一个重要参数,是管理植被资源的基础和依据,如何高效计算植被覆盖度是林业遥感亟... 详细信息

随着社会文明的进步,生态问题越发引起人们的重视,生存环境的优劣直接关系到人类的生存与发展。植被是生态中的重要组成部分,植被覆盖度是反映生态状况的一个重要参数,是管理植被资源的基础和依据,如何高效计算植被覆盖度是林业遥感亟待解决的问题。近年来,高光谱遥感技术提供的波段数较多,并且不断优化了光谱的分辨率,使得高光谱影像提供的信息更为细致、精确,这是传统遥感影像所不能比拟的,因此高光谱技术被广泛的应用于植被覆盖度的计算研究。本文的具体研究内容如下:(1)针对面向不同的研究区域和研究对象,适用的端元提取方法有所不同的问题,本文使用PPI、VCA、OSP、N-FINDR和AMEE端元提取方法,提取桉树、云南松和车桑子的植被端元;使用ASD Field Spec 3便携式光谱仪测量实验区域的3种植被光谱,并建立标准光谱库;将5种端元提取方法所提取的端元光谱与标准光谱库对应的光谱进行配准拟合,选用光谱角度匹配,波谱特征拟合和二进制编码匹配3个拟合系数,实验验证5种方法在本研究中的有效性。实验表明,AMEE端元提取方法对于云南禄丰县城周边的植被端元提取效果较好。(2)针对GF-5高光谱影像数据,波段数较多,蕴含海量信息,对其处理相对困难的问题,本文基于原始光谱曲线,对其进行一阶微分、连续统去除和倒数的对数光谱变换;选取11种植被指数作为原始光谱曲线的对应光谱特征参数,9种三边参数作为一阶微分光谱曲线的对应光谱特征参数,8种吸收参数作为连续统去除光谱曲线的对应光谱特征参数,3种峰谷极值作为倒数的对数光谱曲线的对应光谱特征参数;依据光谱曲线以及所选择的光谱特征参数分析研究区内3种植被的种间以及不同覆盖度的桉树种内的光谱特征。实验表明,对于3种植被来说,原始光谱曲线及经过光谱变换后得到的曲线形态大致相同,但峰谷值差距明显。对于桉树5种不同覆盖度的光谱曲线来说,随着植被覆盖度的增加,光谱的峰谷特征越发明显,有部分光谱特征参数随着植被覆盖度的增加,呈规律性变化。(3)针对植被覆盖度计算模型的适用性受到研究区的环境因素、研究对象的性质、输入参数等因子影响,导致模型适用性不强的问题,本文选取一元线性回归、多元逐步线性回归、偏最小二乘和支持向量机4种模型,对桉树的植被覆盖度进行建模。实验表明,支持向量机模型的稳定性较好,其中以植被指数为输入量的模型检测效果最好。

关键词：高光谱遥感端元覆盖度支持向量机光谱变换

同方学位论文库评论

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端元提取算法的研究综述

湖北第二师范学院学报 2015年第2期32卷 20-23页

作者：郑丽宿州学院环境与测绘工程学院安徽宿州234000

本文介绍了遥感图像中混合像元存在的普遍性及其对研究的重要性,阐述了几种典型的端元提取算法,并对其优缺点进行了比较分析。最后,通过现有端元选择方法的性能分析,提出了提高混合像元分解精度的一些建议。

关键词：混合像元端元端元提取算法

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多端元模式下的A,B,C端元

海洋与湖沼 1982年第5期 406-413页

作者：范守志毛彦平中国科学院海洋研究所

在多参数样品群的对比分类中,端元相关法的实质是先确定尽可能少的几个特征端元,再把各样品分别与这几个端元加以对比,以避免逐一对比各对样品之间的相关程度。基于双端元模式的A-B相关法已有讨论。本文进而讨论三端元模式以及在多端... 详细信息

在多参数样品群的对比分类中,端元相关法的实质是先确定尽可能少的几个特征端元,再把各样品分别与这几个端元加以对比,以避免逐一对比各对样品之间的相关程度。基于双端元模式的A-B相关法已有讨论。本文进而讨论三端元模式以及在多端元模式下确定三个端元的方法。文中用X表示向量X的模;用Q(X,Y)表示向量X和Y间的夹角的余弦(Q因子),有时也用Qxy表之。

关键词：端元 A,B,C 元模式