基于代数余子式的N-FINDR快速端元提取算法

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基于坐标的最大距离法的AMEE的端元提取算法

基于坐标的最大距离法的AMEE的端元提取算法石之依;牛贝贝【摘要】将基于像元坐标的空间最大距离与自动形态学端元提取(Automated Morphological Endmember Extraction,AMEE)结合的一种用于混合像元的分解,实现端元提取的一种算法.这种方法充分地利用了高光谱的空间信息和光谱信息,结合AVIRIS高光谱遥感数据进行实验,并与传统PPI算法进行对比分析,结果表明本文提出的端元提取方法具有很高的可信度.【期刊名称】《黑龙江科技信息》【年(卷),期】2017(000)006【总页数】2页(P64-65)【关键词】混合像元;数学形态学;最大距离法;像元坐标;端元分解【作者】石之依;牛贝贝【作者单位】贵州水利水电职业技术学院,贵州贵阳 550001;河南省科源测绘中心,河南郑州 450000【正文语种】中文随着遥感科技的发展，逐步发展到高光谱遥感阶段，在发展过程中，主要从光谱信息量的增加、光谱波段数增加(从几个波段到可以获取到数十到数百个波段)以及光谱分辨率提高这三个方面进行了改善。

虽然各方面技术都有了显著改善，但由于空间分辨率的限制性，我们获取的影像数据中仍存在着大量的混合像元。

因此，研究如何有效地进行混合像元分解，仍然是当前遥感技术应用发展中的重要课题。

混合像元分解一般要分两步进行[1,2]，即：端元的确定与提取和混合像元分解模型求解。

端元的提取是进行混合像元分解的首要和关键步骤所在[3]，是求解各种地物类型丰度的前提条件。

目前，端元提取常用的方法有PPI[4]、N-FINDR[5]、IEA[6]以及AMEE[2]等方法，由于以上端元提取的方法都是在假定的理想状态下进行的，如何提高提取端元的精度正是现在研究的重点，因此端元提取方法的研究仍然是一个比较热点的问题。

本文通过在基于AMEE算法的基础上，提出了一种结合像元的空间坐标信息进行端元提取的方法。

通过将该方法用于Cuprite地区的AVIRIS数据的端元提取，与传统常用方法PPI方法进行了对比，证明了该方法的可靠性。

一种基于数学形态学与改进的SUSAN算子边缘提取快速算法

一种基于数学形态学与改进的SUSAN算子边缘提取快速算
法
肖玲玲;赵秀鸟
【期刊名称】《微型机与应用》
【年(卷),期】2009(028)023
【摘要】提出基于数学形态学和SUSAN算子的灰度图像边缘提取方法,同时对SUSAN算子进行了改进.该方法利用数学形态学开运算估计背景,将原始图像与背景进行几何运算,在处理后的图像上运用改进的SUSAN算子提取边缘,并进行了仿真实验.实验结果表明,该方法不仅具有较好的去噪和边缘提取能力,而且算法简单易于实现,运算速度快.
【总页数】3页(P76-78)
【作者】肖玲玲;赵秀鸟
【作者单位】江西理工大学,江西,赣州,341000;江西理工大学,江西,赣州,341000【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于NSST和改进数学形态学的遥感图像目标边缘提取 [J], 吴诗婳;吴一全;周建江;;;;;;;;
2.基于NSST和改进数学形态学的遥感图像目标边缘提取 [J], 吴诗婳;吴一全;周建江
3.改进的数学形态学图像边缘提取算法研究 [J], 黄楠
4.基于改进的数学形态学的OCT图像快速边缘提取算法 [J], 张博闻;田小林;孙延奎
5.一种基于改进SUSAN算子的钨矿初选算法 [J], 肖玲玲;谢斌;赵秀鸟
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一种改进的Canny边缘提取算法

一种改进的Canny边缘提取算法
王朝琴;段智敏;李玉潮
【期刊名称】《沈阳理工大学学报》
【年(卷),期】2007(26)6
【摘要】为了有效提取目标缓变边缘,提出了一种基于中值滤波的改进的Canny 算法.在对Canny的边缘检测算子进行理论分析的基础上,用中值滤波代替Gauss 滤波.实验结果表明,由中值滤波代替Gauss滤波的改进后的算法有较高信噪比,可以减少缓变边缘的丢失,能得到比较理想的边缘检测效果.
【总页数】3页(P20-22)
【作者】王朝琴;段智敏;李玉潮
【作者单位】沈阳理工大学,机械工程学院,辽宁,沈阳,110168;沈阳理工大学,机械工程学院,辽宁,沈阳,110168;沈阳理工大学,机械工程学院,辽宁,沈阳,110168
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.一种改进的基于Canny算子的图像边缘提取算法 [J], 黄剑玲;郑雪梅
2.一种改进的基于Canny算子的图像边缘提取算法 [J], 张震;马驷良;张忠波;刘辉;宫跃欣;孙秋成
3.基于Canny、Sobel及其改进模板算子融合的 Freeman链码边缘点提取算法[J], 朱戈明;应自炉
4.一种改进的基于模糊增强的Canny边缘提取算法 [J], 曾峥;李彦;储海平
5.基于Canny算子的改进型图像边缘提取算法 [J], 范晞;费胜巍;储有兵
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基于代数余子式的N-FINDR快速端元提取算法

基于代数余子式的N-FINDR快速端元提取算法李琳;孟令博;孙康;赵永超【摘要】基于高光谱图像特征空间几何分布的端元提取方法通常可分为投影类算法和单形体体积最大类算法,通常前者精度不好,后者计算复杂度较高.该文提出一种基于代数余子式的快速N-FINDR端元提取算法(FCA),该算法融合了投影类算法速度快和单形体体积最大类算法精度高的优势,利用像元投影到端元矩阵元素的代数余子式构成的向量上的方法,寻找最大体积的单形体.此外,该算法在端元搜索方面较为灵活,每次迭代都可用纯度更高的像元代替已有端元,因此能保证用该端元确定的单形体,可以将特征空间中全部像元包含在内.仿真和实际高光谱数据实验结果表明,该文算法在精准提取出端元的同时,收敛速度非常快.【期刊名称】《电子与信息学报》【年(卷),期】2015(037)005【总页数】7页(P1128-1134)【关键词】图像处理;高光谱;端元提取;单形体;体积最大;代数余子式;投影【作者】李琳;孟令博;孙康;赵永超【作者单位】中国科学院电子学研究所北京100190;中国科学院大学北京100049;中国科学院电子学研究所北京100190;中国科学院大学北京 100049;中国科学院电子学研究所北京100190;中国科学院大学北京 100049;中国科学院电子学研究所北京100190【正文语种】中文【中图分类】TP751.1高光谱遥感图像空间分辨率通常相对较低，再加上自然界地物的复杂性、多样性，故混合像元普遍存在于高光谱遥感图像中。

而混合像元的存在正是像元级遥感分类和面积测量精度难以达到使用要求的主要原因。

因此，光谱解混是分析高光谱图像的关键所在［1］。

在光谱解混过程中，端元提取算法可以提取出图像中只包含一种特征地物的纯像元。

常见的端元提取算法通常是在线性混合模型成立条件下［2，3］，基于高光谱图像特征空间几何分布的。

该几何分布是指图像中的像元分布在以端元为顶点的单形体结构中［4］。

基于顶点成分分析的高光谱图像端元提取算法

基于顶点成分分析的高光谱图像端元提取算法I. 引言A. 算法背景B. 端元提取在遥感领域的应用C. 研究意义II. 高光谱图像端元提取算法的基本原理A. 传统方法的缺陷B. 顶点成分分析的基本概念C. 端元提取算法的流程D. 顶点成分分析算法在端元提取中的优势III. 端元提取算法的实现A. 数据预处理1. 数据读取和标准化2. 平滑滤波和去噪B. 算法主体1. 获取样本数据2. 计算协方差矩阵3. 计算特征值和特征向量4. 选择端元C. 实现细节和注意事项IV. 算法评估和实验结果分析A. 评价指标介绍B. 实验数据集介绍C. 算法比较和分析1. 与传统方法的比较2. 与其他基于顶点成分分析的算法的比较D. 实验结果分析和优化措施V. 结论和展望A. 结论和贡献B. 对未来研究的展望C. 算法的应用前景注：本文提纲仅供参考，具体章节可根据需要进行增减或拆分。

第1章节：引言随着遥感技术的进步和高光谱图像采集技术的发展，高光谱遥感图像已成为遥感领域中的重要研究方向。

高光谱图像是指在每个像素点上记录反映该点彩色、形状、纹理及物理特征的光谱数据，能够提供丰富的地物信息，因此广泛应用于地质环境、农田资源、城市规划、海洋生态等领域。

高光谱图像中包含大量的光谱信息，但这些信息受到了遥感数据获取的限制和噪声干扰等因素的影响，因此需要对高光谱图像进行端元提取。

端元提取是将高光谱图像中复杂的光谱信息合并为几个具有相同特征的行列式组，可以方便后续处理和分析。

高光谱图像的端元提取算法是高光谱遥感图像处理分析的重要内容。

传统的端元提取算法主要包括信息增益法、像元导数法和主成分分析等，这些方法都有一定的局限性。

信息增益法适用于高维数据分类，但算法计算复杂度高、端元提取精度低；像元导数法在识别端元时可以考虑像元之间的空间关系，但不能针对高光谱图像中的噪声抑制；而主成分分析算法在应对噪声方面表现效果较好，但对于数据中含有非线性成分的情况，其效果不如其他算法。

基于数学形态学和Canny算子的边缘提取方法

基于数学形态学和Canny算子的边缘提取方法
何新英;王家忠;孙晨霞;常淑惠;周桂红
【期刊名称】《计算机应用》
【年(卷),期】2008(28)2
【摘要】提出了一种基于数学形态学和Canny算子的边缘提取方法.该方法利用数学形态学开运算估计背景,将原始图像与背景进行几何运算,在处理后的图像上运用Canny算子提取边缘.实验结果表明,该方法明显优于传统的经过中值滤波后再进行Canny算子的边缘检测效果,为后续的特征提取、目标识别提供了良好的基础.【总页数】3页(P477-478,483)
【作者】何新英;王家忠;孙晨霞;常淑惠;周桂红
【作者单位】河北农业大学,信息学院,河北,保定,071001;河北农业大学,信息学院,河北,保定,071001;河北农业大学,信息学院,河北,保定,071001;河北农业大学,信息学院,河北,保定,071001;河北农业大学,信息学院,河北,保定,071001
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于Canny算子和数学形态学的细胞边缘检测方法 [J], 陈天华;王昆鹏
2.基于数学形态学和Canny算子的音圈马达磁体边缘检测 [J], 杨莉;潘丰;戴娟
3.基于数学形态学预处理的Canny算子边缘检测算法 [J], 王弘毅;赵欢
4.基于改进Canny算子边缘检测和数学形态学的车牌定位算法 [J], 程聃; 陆华才; 高文根
5.基于改进Canny算子边缘检测和数学形态学的车牌定位算法 [J], 程聃; 陆华才; 高文根
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三元组提取的例子

三元组提取的例子在自然语言处理（NLP）领域中，三元组提取是一种将文本中的实体和关系提取出来的任务。

三元组由主体（实体1）、关系和客体（实体2）组成，能够准确地描述文本所表达的语义信息。

本文将通过一个例子来说明三元组提取的工作过程，并介绍其在实际应用中的重要性。

假设我们有一篇关于电影的文本：“《星际穿越》是克里斯托弗·诺兰执导的科幻电影，讲述了一群宇航员穿越虫洞寻找新家园的故事。

”我们的任务是从这段文本中提取出三元组。

首先，我们需要识别文本中的实体，然后找出实体之间的关系并形成三元组。

1.实体识别：在这个例子中，我们需要识别两个实体：“星际穿越”和“克里斯托弗·诺兰”。

实体识别是一项复杂的任务，可以通过命名实体识别（NER）技术来实现。

NER模型经过训练，可以识别出人物、地点、组织、电影等各种类型的实体。

2.关系提取：一旦我们识别出实体，就可以通过语义关系的识别来确定实体之间的关系。

在这个例子中，我们可以确定“星际穿越”是一部电影，并由“克里斯托弗·诺兰”执导。

关系提取可以使用各种算法和技术，如基于规则、基于机器学习或深度学习的方法。

这些方法可以通过分析文本中的语法和语义信息来自动发现实体之间的关系。

3.构建三元组：通过实体识别和关系提取，我们可以构建如下的三元组：–主体：星际穿越–关系：执导–客体：克里斯托弗·诺兰这个三元组准确地描述了文本中的信息，表明了电影“星际穿越”是由“克里斯托弗·诺兰”执导的。

三元组提取在自然语言处理和知识图谱构建中具有广泛的应用。

通过三元组提取，我们可以从海量的文本中自动化地提取知识，并将其转化为结构化的形式。

这种结构化的表示方式使得计算机能够理解和处理文本中的语义信息。

三元组提取被广泛应用于问答系统、信息检索、知识图谱构建和知识推理等任务中。

三元组提取的应用案例包括： - 问答系统：三元组提取可以帮助问答系统理解用户提问并生成准确的回答。

基于Cayley-Menger行列式的高光谱遥感图像端元提取方法

第３卷第３期１２１０２年６月文章编号：０１— ０４２１）１０６０１０９１（０２０ — ２５— ６
红外与毫米波学报
ＪｎｒｒｄＭｉｉ．Ｉｆａｅｌｍ．Ｗａｅｌｖｓ
Ｖｏ．３１．Ｎｏ３１．
ＰＵｎＹｅＨａ — ，ＷＡＮＧｎ，，ＺＢｉＨＡＮＧ．ｎＬｉＭｉｇ
（．ｅａｔｎｆｌｃｏｉＥｇｅｒｇｕａｎｅｓｙＳａｇａ２０３，Ｃｉａ１Ｄｐｒｍｅｔｅｔｎｃｎｉｅｉ，ＦｄｎＵｉｒｉ，ｈｎｈｉ０４３ｈｎ；ｏＥｒｎｎｖｔ２ＴｅＫｙＬｂｒｔｒｏｖｃｔｒｇａｄＲｍｏｅｓｇＩｆｍｔｎ（ｉｉｒｆｄｃｔｎ，．ｈｅａｏａｙｆｏＷａｅＳａｅｎｎｅｔＳｎｉｏａｏＭｎｓｏｕａｏ）ｔｉｅｎｎｒｉｔｙＥｉＦｄｎＵｉｒｉ，ｈｎｈ２０３，ｈｎ）ｕａｎｅｓｙＳａｇｍｖｔ０４３Ｃｉａ
ＣａｌｙＭｅｇｒｄｔｒｉａｔｂｓｄｅｄｅｂｒｅｔａｔｏｌｏｉｈｙｅ－ｎｅｅｅｍｎｎ－ａｅｎｍｍｅｘｒｃｉｎａｇｒｔｍ
ｆｒｈｐｅｓｅｔａｎｉｉｏｙｒｐｃｒｌｕｍｘｎｇ
据进行降维处理，从而可以避免因数据降维而造成的有用信息的丢失．仿真和实际高光谱数据的实验结果表明，所提出的算法在获得准确解的同时，有非常快的收敛速度．具关键词：光谱解混；ａｌ－ｎｅ行列式；助高；小体积；形体高ＣｙｅＭｅｇｒｙ辅最单中图分类号：Ｐ５文献标识码：Ｔ７１Ａ

一种改进的N―FINDR端元提取算法-最新资料

一种改进的N―FINDR端元提取算法
高光谱遥感的出现，是一个概念上和技术上的创新，它是目前遥感领域研究的热点。

遥感图像具备波段数目多，光谱分辨率高的特点，同时具备图谱合一的特点。

研究表明，高光谱遥感技术除了在找矿、水环境、生态、大气等定量遥感研究中具有巨大的潜力之外，还在遥感测绘领域展现出美好的前景。

但是由于成像光谱仪有限的空间分辨率和地物的复杂多样性，造成瞬时视场内不止包含一种地物，因而高光谱影像中混合像元大量存在，它影响着高光谱遥感应用的发展。

混合像元分解是研究混合像元最有效的方法，端元提取是混合像元分解的关键步骤。

1改进的N-FINDR算法
高光谱观测数据集在几何空间的分布形状是一个单形体，该单形体的顶点对应于端元，N-FINDR算法是通过计算单形体体积的方式确定端元位置。

混合像元属于单形体的内点，那么由端元组成的单体体积一定大于由内点组成的单体体积，将具有最大体积单体的顶点作为端元。

该算法精度高，稳定性好，但是算法执行时，首先需要对原始影像进行降维，降维易损失原始高光谱数据信息，其次需要遍历所有像元，算法计算速度慢。

4结论
本研究是在分析线性混合模型基础上，假设纯净像元存在的前提下提出的，是一种序列端元提取算法，参量是端元判断的重
要依据，此外，利用体积的递归关系，降低了计算复杂度。

算法在保证端元提取精度的同时，大大提高了数据处理的时间效率。

两种基于异常权重的N-FINDR端元提取算法

两种基于异常权重的N-FINDR端元提取算法王杰;李卫朋【摘要】有效分离高光谱影像中的异常与干扰信息，提高端元提取的质量，是当前研究的热点。

N-FINDR算法通过降维获取高光谱点云数据体积最大化，能够准确地的找出端元，但其中包含的异常目标，不仅对后续工作没有意义，而且会降低后期的解混精度。

为了提高端元提取的质量，降低异常端元的影响，基于 N-FINDR算法，提出了两种异常权重的 N-FINDR端元提取算法。

首先，运用最小噪声旋转变换（MNF）对原始影像进行降维与去噪处理，然后在此基础上将 RXD 探测算子以权重的形式加入到 N-FINDR 算法中，此算法称为 RXD 权重的 N-FINDR 端元提取。

同样在降维的基础上，偏度算法加入到 N-FINDR 算法之中，称为高阶权重的 N-FINDR 端元提取。

实验表明：加入异常权重的 N-FINDR算法不仅利用了基于体积的 N-FINDR算法，提高了程序的运行效率，同时利用了子空间异常探测算子，降低了异常端元的影响。

%The anomalies and interferential information had always been hyperspectral digital image processing prob-lems,especially for hyperspectral image endmembers extraction.How to effectively separate the anomalies and interfe-rence information,and to improve the quality of extracted endmembers,had become a research hotspot.N-FINDR end-members extraction algorithm was used widely,but this algorithm might extract outlier anomaly pixel as endmembers, and these outlier anomaly endmembers for later unmixing didn’t have practical meaning,while they might affect the unmixing accuracy.In fact these anomaly endmembers might be detected before endmenbers extraction,and they ap-peared rare in the hyperspectral image volume.Thispaper presented two hyperspectral anomaly weighted based end-members extraction algorithms.Firstly we applied Minimum Noise Fraction to reduce the dimensions,and MNF trans-formation was essential for N-FINDR algorithm,also it could improve later anomaly weighted detectivity,and subspace anomaly detection enhancing the detectives had been widely proved.After MNF transformation,N-FINDR was directly applied to extract endmembers from the original image,then respectively applied RXD weighted based N-FINDR algo-rithms and High-Order weighted based N-FINDR algorithms.Experiments showed that extraction Endmembers of RXD weighted based N-FINDR algorithms and High-Order weighted based N-FINDR algorithms could neglect these anoma-ly pixels’interference,so these two endmembers extraction algorithms had more practical meaning.【期刊名称】《西华师范大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2016(037)004【总页数】5页(P439-443)【关键词】异常探测;端元提取;子空间异常探测;N-FINDR端元提取;RXD 权重的N-FINDR端元提取;高阶权重的N-FINDR端元提取【作者】王杰;李卫朋【作者单位】西华师范大学国土资源学院，四川南充，637009;西华师范大学国土资源学院，四川南充，637009【正文语种】中文【中图分类】TP751.1遥感影像端元提取是遥感影像空间与特征空间的纽带，作为一种新的思维方式，它从另外一个方向表达了影像分类与识别的方法，是进行定量遥感反演的基础。

基于Gram行列式的快速端元提取方法

基于Gram行列式的快速端元提取方法孙康;帅通;陈金勇【摘要】The endmember extraction methods for hyperspectral imagery generally involve the computation of simplex volume in high⁃dimension space.The employment of volume without dimensionality reduction though avoids the information loss,suffers from high computational complexity.This paper puts forward a new endmember extraction method based on Gram determinant which is expected to relieve the efficiency issue.The algorithm does not involve the computation of thevolumes,instead,it uses the recurrence relationship of volumes which greatly reduces the computational complexity. The experiments on simulated and real datasets verify the accuracy and efficiency of the proposed method.%高光谱图像端元提取往往涉及到高维空间中单形体体积的计算，使用无需降维的体积公式能够避免信息损失，但却具有极大的计算复杂度。

针对这一缺点进行了研究，提出了基于Gram行列式快速的端元提取算法。

该算法不需要计算单形体体积，而是利用了体积公式的递推关系，大大降低了计算复杂度。

一种改进的快速N-FINDR端元提取算法

一种改进的快速N-FINDR端元提取算法
赵春晖;郭蕴霆
【期刊名称】《光子学报》
【年(卷),期】2015(0)10
【摘要】为了解决传统N-FINDR算法计算量大,提取结果对噪声和初始端元选取敏感,且容易将异常点作为端元而造成误提取的问题,提出一种改进的快速N-FINDR端元提取算法.该方法通过光谱距离提取并去除高光谱图像中的冗余信息,减少N-FINDR提取端元的搜索范围,平滑噪声影响,并自适应剔除异常点,通过最大化光谱距离选取N-FINDR的初始端元,避免了随机选择的盲目性.采用合成数据和真实高光谱数据进行仿真分析并与现有算法进行对比,结果表明,本文算法能在噪声与奇异点干扰下正确提取端元,其提取效率和鲁棒性均优于现有算法.
【总页数】9页(P36-44)
【关键词】遥感;端元提取;N-FINDR;高光谱图像;光谱距离;快速算法;抗噪声
【作者】赵春晖;郭蕴霆
【作者单位】哈尔滨工程大学信息与通信工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP751.1
【相关文献】
1.基于流形学习和空间信息的改进N-FINDR端元提取算法 [J], 唐晓燕;高昆;倪国强;朱振宇;程颢波
2.基于代数余子式的N-FINDR快速端元提取算法 [J], 李琳;孟令博;孙康;赵永超
3.一种改进的N-FINDR高光谱端元提取算法 [J], 赵春晖;齐滨;王玉磊
4.一种改进的N-FINDR端元提取算法 [J], 韩雪
5.利用卡方分布改进N-FINDR端元提取算法 [J], 丁海勇;史文中
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一种改进的顶点成分分析端元提取算法

一种改进的顶点成分分析端元提取算法
袁博;张杰林
【期刊名称】《世界核地质科学》
【年(卷),期】2016(033)001
【摘要】顶点成分分析算法需要预先提供端元数目,端元数目正确与否对结果会产生较大影响,其算法在实际应用中多次运行的结果不稳定.针对上述缺点提出了一种改进的顶点成分分析端元提取算法.该方法在n维光谱空间中生成n个彼此正交的单位向量,在此基础上生成与之具有一定夹角的单位向量,将光谱空间中的像元点分别投影在单位向量上以获取端元.结果表明改进的顶点成分分析端元算法提高了端元提取结果的稳定性.
【总页数】7页(P33-38,44)
【作者】袁博;张杰林
【作者单位】中国矿业大学(北京),地球科学与测绘工程学院,北京100083;核工业北京地质研究院,遥感信息与图像分析技术国家级重点实验室,北京100029
【正文语种】中文
【中图分类】TP79;P57
【相关文献】
1.一种改进迭代误差分析端元提取算法 [J], 赵春晖;崔士玲;赵艮平;钟卫
2.基于顶点成分分析的高光谱图像端元提取算法 [J], 方凌江;粘永健;雷树涛;倪志扬
3.一种改进的核二维主成分分析人脸识别算法 [J], 杨磊;刘美枝
4.一种改进的主成分分析特征抽取算法:YJ-MICPCA [J], 谢昆明;罗幼喜
5.一种改进的核二维主成分分析人脸识别算法 [J], 杨磊;刘美枝;;
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基于坐标的最大距离法的AMEE的端元提取算法

ｉｎｏｒｆｍａｔｉｏｎａｎｄｓｐｅｃｔｒａｌｉｎｆｍ’ ｎｍｔｉｏｎ，ａｎｄｉｔｉｓａｐｐｌｉｅｄｔｏｔｈｅｄａｔａｏｆｔｈｅＡＶＩＲＩＳ，ａｎｄｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｍｅｔｈｏｄｏｆＰＰＩ，ｉｔｓｈｏｗｓｈｉｇｈｄｅｇｒｅｅｏｆｃｒｅｄｉｂｉｌｉｔｙｔｏａｃｈｉｅｖｅｔｈｅｅｎｄｍｅｍｂｅｒｓ．
Байду номын сангаас
随着遥感科技的发展，逐步发展到高光谱遥感阶段，在发展过程中．主要从光谱信息量的增加、光谱波段数增加（从几个波段到可以获取到数十到数百个波段１以及光谱分辨率提高这三个方面进行了改善。虽然各方面技术都有显著改善，但由于空间分辨率的限制性，我们获取的影像数据中仍存在着大量的混合像元。因此，研究如何有效地进行混合像元分解，仍然是当前遥感技术应用发展中的重要课题。混合像元分解一般要分两步进行【１２１，即：端元的确定与提取和混合像元分解模型求解。端元的提取是进行混合像元分解的首要和关键步骤所在Ｉ，是求解各种地物类型丰度的前提条件。目前，端元提取常用的方法有ＰＰＩＩ、Ｎ — ＦＩＮＤＲ［￣、ＩＥＡｌ６１以及ＡＭＥＥｔ１等方法，由于以上端元提取的方法都是在假定的理想状态下进行的．如何提高提取端元的精度正是现在研究的重点，因此端元提取方法的研究仍然是一个比较热点的问题。本文通过在基于ＡＭＥＥ算法的基础上。提出了一种结合像元的空间坐标信息进行端元提取的方法。通过将该方法用于Ｃｕｐｒｉｔｅ地区的ＡＶＩＲＩＳ数据的端元提取，与传统常用方法ＰＰＩ方法进行了对比，．证明了该方法的可靠

端元提取算法matlab程序

端元提取算法matlab程序
端元提取算法matlab程序是一种基于光谱数据的数据处理方法，旨在从复杂的光谱数据中提取出反映物质本质特征的端元。

此程序采用多元统计学的方法，通过对光谱数据的降维和聚类处理，可以有效地提取出端元，并可用于化学、生物、医学等领域的数据分析与研究。

该程序具有以下特点：
1. 精度高，能够准确提取出端元数据。

2. 速度快，可处理大规模数据，提高数据处理效率。

3. 易于使用，操作简单，适合初学者使用。

4. 可扩展性强，可以根据不同领域和数据需求进行扩展和优化。

该程序的使用方法简单，只需输入原始光谱数据，选择端元提取算法和参数设置，即可得到提取出的端元数据。

该程序可用于科研工作和实际应用中，为各行各业的数据分析和研究提供了有效的工具和方法。

- 1 -。

信息检索中的关键词提取算法

信息检索中的关键词提取算法1. TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）算法：该算法通过计算一个词在文档中的出现频率（Term Frequency）以及在整个文集中的逆文档频率（Inverse Document Frequency）来衡量一个词的重要性。

TF-IDF算法认为一个词在一些文档中频繁出现，同时在其他文档中很少出现的情况下，该词对该文档的区分度越高，被认为是重要的关键词。

2. TextRank算法：该算法是一种基于图的关键词提取算法，它将文本中的词语作为节点构建图，将词语之间的关系作为边进行连接。

然后通过迭代计算每个节点的权重，根据节点的权重来确定关键词。

TextRank 算法是PageRank算法在文本处理中的应用，通过计算节点之间的相互引用关系来判断关键词的重要程度。

3. LDA（Latent Dirichlet Allocation）算法：该算法是一种主题模型算法，可以将文本集合中的每篇文档表示成一组概率分布，其中每个概率分布表示一个主题对应的词的概率分布。

通过训练得到的模型，可以根据文档的主题分布来提取关键词。

LDA算法可以挖掘隐藏在文本中的主题信息，从而提取出与主题相关的关键词。

4. RAKE（Rapid Automatic Keyword Extraction）算法：该算法是一种快速自动关键词提取算法，它通过对文本进行分割、过滤和排序等步骤来提取关键词。

RAKE算法采用基于词组的模式匹配技术，通过识别短语中的关键词和候选词，并根据词频和词组间的相对位置等指标来计算关键词的得分，最后选取得分高的词作为关键词。

以上是一些常见的信息检索中的关键词提取算法，不同算法适用于不同的情况和需求，可以根据具体场景选择合适的算法来进行关键词提取。