高光谱空间中混合象元非线性反射特征研究
高光谱图像分类方法研究
在高光谱图像分类中，通常采用卷积神经网络（CNN）来处理图像的空间信息 ，采用循环神经网络（RNN）来处理图像的光谱信息。通过将 CNN 和 RNN 进行结合，可以实现高光谱图像的自动分类。
基于深度学习的高光谱图像分类方法
总结词
深度学习是一种机器学习方法，通过构建多层神经网络来学习数据的内在规律和 特征。在高光谱图像分类中，基于深度学习的方法可以更有效地处理复杂的空间 信息和光谱信息。
02
高光谱图像集成了空间、光谱和 时间三个维度的信息，为地物识 别、环境监测、农业、军事等领 域提供了强有力的数据支持。
高光谱图像的特性
高光谱图像具有很高的数据维度 ，通常包含数百甚至数千个波段
。
每个像素包含完整的光谱曲线， 使得高光谱图像能够更精细地表 达地物的空间特征和光谱特征。
高光谱图像的空间分辨率和光谱 分辨率高，能够提供丰富的地物
则化项来实现最优分类。
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总结词
RF是一种无监督学习算法，通过构 建随机森林进行分类，可以处理多维 度的数据，对高维数据有很好的适应 性。
详细描述
RF通过构建多个决策树，并将它们的 预测结果进行投票来得到最终的分类 结果。在训练过程中，RF通过优化森 林的精度和多样性来实现最优分类。
基于NN的高光谱图像分类实例分析
总结词
NN是一种神经网络模型，通过模拟人脑神 经元的连接方式进行分类，可以处理复杂的 非线性问题。
总结词
SVM是一种监督学习算法，在分类问题 中表现出色，对高维数据有很好的适应 性，可以处理多类别的分类问题。
VS
详细描述
SVM通过找到一个最优的超平面，将不 同类别的样本分隔开，从而实现对高光谱 图像的分类。在训练过程中，SVM通过 最小化分类错误和最大化间隔来实现最优 分类。
第十讲_高光谱遥感图象混合象元分析
第十讲高光谱遥感图象混合象元分析一．混合象元的概念：遥感器所获取的地面反射或发射光谱信号是以象元为单位记录的。
它是象元所对应的地表物质光谱信号的综合。
图象中每个象元所对应的地表，往往包含不同的覆盖类型，他们有着不同的光谱响应特征。
而每个象元则仅用一个信号记录这些“异质”成分。
若该象元仅包含一种类型，则为纯象元(pure pixel)，也称为端元（endmember），它所记录的正是该类型的光谱响应特征或光谱信号；若该象元包含不止一种土地覆盖类型，则成为混合象元(mixed pixel)，它记录的是所对应的不同土地覆盖类型光谱响应特征的综合。
由于传感器的空间分辨力限制以及自然界地物的复杂多样性，混合像元普遍存在于遥感图象中。
二．混合象元模型光谱混合形式上可以分为致密式（intrinsic）、聚合式（aggregate）和整合式（areal）三种情形（如图）,本质上分可以分为线性混合和非线性混合两种模式。
线性混合模型假定到达传感器的光子只与一种物质发生作用[rast,1991]；当混合元素尺寸小，入射光子与多于一种以上的物质发生作用时，导致非线性混合[smiths,1985；Mustard,1987]。
【图11．线性混合模型(通常情况下,高光谱图象中每个象元都可以近似认为是图象中各个端元的线性混合象元:n E c n e p +=+=∑=Ni i i c 1(1)11=∑=Ni ic(2)10≤≤i c (3)其中N 为端元数，p 为图象中任意一L 维光谱向量（L 为图象波段数），][21N e e e E =为N L ⨯矩阵，其中的每列均为端元向量。
t N c c c )(21 =c 为系数向量，i c 表示象元p 中端元i e 所占的比例，n 为误差项。
在误差项n 很小的情况下，满足（1）、（2）和（3）的所有点的集合正好构成一个高维空间的凸集，这些端元则坐落于这个凸面单形体的顶点。
以两个波段三个端元为例来说明它们之间的几何关系(图2).从图2可以看出,端元a,b,c 分别位于三角形体的顶点,三角形内部的点则对应着图象中的混合象元.这样,提取高光谱图象的端元问题就转化为求单形体的顶点的问题./图2 两个波段三个端元的散点图在空间上具有明显的三角形结构2． 非线性混合模型三． [端元c波段 i波段j四．端元提取1． PPI当把特征空间中的所有散点往一个单位向量u 上投影时，端元就会投影到u 的两侧，而混合象元则会投影到中部。
高光谱遥感影像混合像元分解
04
混合像元分解实验与分析
实验数据介绍
数据来源
01
实验数据来自中国的某高光谱遥感卫星，覆盖了多个地区和不
同的土地利用类型。
数据特点
02
数据具有高光谱分辨率，包含了数百个波段，能够提供丰富的
地物光谱信息。
数据预处理
03
为了提高混合像元分解的精度，需要进行数据预处理，包括辐
射定标、大气校正、几何校正等。
端元数量与分解精度
实验结果表明，随着端元数量的增加，混合像元分解的精度逐渐提高。但端元数量过多会导致解的不稳定，因此需要 选择合适的端元数量。
不同土地利用类型的识别
通过混合像元分解，可以有效地识别不同类型的土地利用，如植被、水体、城市等。这为土地利用变化监测、生态保 护等方面提供了有力支持。
比较不同方法的结果
混合像元分解的必要性
为了更准确地提取地物信息，提高遥感应用的效果，对高光谱遥感影像进行混合像元分解是必要的。通过混合像 元分解，可以将一个混合像元分解成若干个纯像元的线性组合，从而更准确地表达地物的光谱特征。
混合像元分解研究现状
早期研究方法
早期的研究主要采用端元提取和丰度反 演的方法进行混合像元分解。端元提取 的方法主要基于空间和光谱的统计分析 ，从高光谱数据中提取出纯像元；丰度 反演的方法则是基于线性混合模型，通 过优化算法反演出各纯像元的丰度。
VS
近期研究方法
近年来，随着深度学习技术的发展，越来 越多的研究开始采用深度学习的方法进行 混合像元分解。深度学习方法能够自动地 学习和提取高光谱数据中的复杂结构和特 征，从而更准确地分解混合像元。目前， 常见的深度学习方法包括卷积神经网络 （CNN）、生成对抗网络（GAN）等。
高空间分辨率高光谱成像与识别理 论方法研究
高空间分辨率高光谱成像与识别理论方法研究随着科学技术的不断进步，高空间分辨率高光谱成像与识别理论方法研究成为了当今研究领域中备受关注的重要课题之一。
本文将对该主题进行深入探讨，主要包括以下内容：一、高光谱成像技术概述高光谱成像技术是一种将电磁辐射波长范围内的连续光谱分成数十甚至上百个较窄波段进行成像的技术。
它能有效获取地物的高光谱特征信息，对于土地利用、环境监测、资源勘探等领域具有重要应用价值。
二、高空间分辨率高光谱成像技术原理高空间分辨率高光谱成像技术是将高光谱成像技术与高分辨率成像技术相结合，能够获取地物更为精细的特征信息。
通过在空间和光谱维度上进行信息提取和分析，可以实现对地物的更加准确的识别和分类。
三、高光谱成像与识别理论方法研究进展近年来，随着先进的遥感技术和数据处理算法的不断发展，高光谱成像与识别理论方法取得了显著的研究进展。
基于光谱角度分类、光谱混合像元分解、高光谱数据融合等方面的方法不断涌现，极大地丰富了高光谱成像数据的信息提取和分析手段。
四、高光谱成像与识别理论方法的应用高光谱成像与识别理论方法已经在农业、城市规划、自然资源调查、环境监测、气象预测等领域得到了广泛应用。
通过对地物特征的全面分析，可以为相关领域的研究和应用提供有力的支持。
五、高光谱成像与识别理论方法的未来发展趋势作为遥感技术的重要分支，高光谱成像与识别理论方法在未来的发展中将面临更多的挑战和机遇。
如何克服高光谱数据处理中的噪声干扰、提高地物边界的分辨率、实现大范围实时监测等方面都是需要重点关注的问题。
六、结语高空间分辨率高光谱成像与识别理论方法研究在当今遥感领域具有重要的研究意义和实际应用价值。
通过不断深入的研究和探索，相信在不久的将来，该领域将会取得更加丰硕的成果，为人类社会的可持续发展做出更大的贡献。
高空间分辨率高光谱成像与识别理论方法研究是遥感领域中一项重要的研究课题，其应用领域涵盖了农业、城市规划、自然资源调查、环境监测、气象预测等多个领域。
高光谱遥感图像的特征提取和分类算法探究
高光谱遥感图像的特征提取和分类算法探究遥感技术已经成为了现代地球科学中不可或缺的一部分，这种技术通过对地球表面的各种信息进行多波段、多角度、多时相的采集和处理，可以形成一系列高分辨率遥感图像。
其中，高光谱遥感图像是一种获取地表物质高光谱信息的遥感技术，这种技术可以获取大量的物质光谱信息，为我们研究地球科学和环境变化提供了重要的数据来源。
在高光谱遥感图像中，物质对不同波长的电磁辐射的反射和吸收的不同程度是其与众不同的特性。
由于不同的物质对不同波段的辐射产生的反应不同，固有光谱和在远距离上的高光谱遥感图像可以很好地区分不同物质。
在高光谱遥感图像研究中，特征提取和分类算法是研究的两个重要方面。
因此，本篇文章将探讨高光谱遥感图像的特征提取和分类算法的研究进展和应用现状。
一、特征提取在高光谱遥感图像中，特征提取是一项至关重要的技术。
特征提取的主要任务是将高光谱遥感图像中每个像元的光谱信息转化成低维空间的特征，以减少信息冗余和处理量，同时保留物体空间分布和分类信息。
常用的特征提取方法包括如下几种。
1. 主成分分析（PCA）PCA是一种线性变换的方法，可以将高维空间中的数据降维到低维度的特征空间。
在高光谱遥感图像中，PCA方法可以对数据矩阵进行特征值分解，得到协方差矩阵的主特征向量。
这些主成分可以描述遥感图像的大部分空间信息，对于多波段数据的降维处理非常有效。
2. 独立成分分析（ICA）ICA是一种非线性变换的方法，可以将遥感图像中的光谱信息进行分离和隔离，从而得到更加明确的光谱信息。
在高光谱遥感图像中，ICA可以对数据矩阵进行特征值分解，找到可以独立分离的成分。
这些成分可以帮助我们更好地理解高光谱遥感图像中的光谱结构，并提高物体检测和分类的准确率。
3. 小波变换（WT）WT是一种非平稳信号的频域分析方法，可以用于多尺度分析和特征提取。
在高光谱遥感图像中，WT可以将数据矩阵分解为一组小波系数，这些系数可以反映不同尺度下的物体信息。
高光谱图像的光谱解混模型与算法研究
高光谱图像的光谱解混模型与算法研究
高光谱成像是将成像技术与光谱技术相结合的技术,是遥感应用中一个快速发展的领域。
高光谱图像在军事目标辨别、远程控制、生物医学、食品安全以及环境监测等领域都有重要应用。
但由于高光谱成像光谱仪空间分辨率较低,使得每个高光谱像元可能由多种不同物质的光谱混合构成,因此混合像元广泛存在于高光谱图像中。
混合像元导致科研实践中一些应用分类不准确,因此对混合像元进行分解是高光谱遥感应用亟待解决的核心问题。
本文中首先介绍了两种光谱混合模型:线性和非线性光谱混合模型。
线性模型假设观察到的像元信号是所有的纯光谱信号的线性组合。
与之相反,非线性模型则考虑到多种物质反射光之间的物理相互影响。
其次,本文对高光谱图像解混的几种经典模型进行介绍。
在这些模型中详细介绍了本文的对比模型全变分模型(SUnSAL-TV),该模型利用高光谱图像空间关系构建了对端元丰度的正则项,这使高光谱图像解混问题在数值结果和视觉效果上都有较大提升。
但全变分模型的缺点是解混后丰度图中原平滑区域中伴有阶梯效应现象,视觉效果欠佳。
本文采用重叠组稀疏全变分作为端元丰度正则项,并采用交替方向乘子法对模型进行求解,将原问题转化为一系列较易求解的子问题,进而得到原问题的全局解。
在应用交替方向乘子法进行求解过程中,关于梯度域重叠组稀疏的子问题采用采用优化最小化方法进行求解。
通过合成数据和真实数据的实验证明,采用本文提出的新方法处理后图像视觉效果和数值效果相比SUnSAL-TV方法有明显提升,并且可以有效减弱
SUnSAL-TV模型的阶梯效应,使处理后丰度图更加平滑,视觉效果更佳。
浅谈光谱混合的基本原理及相关模型
浅谈光谱混合的基本原理及相关模型摘要：本文主要是研究基于可变端元的线性模型。
而线性混合模型一般可以分为三种情形：无约束的线性混合模型，部分约束的线性混合模型和全约束混合模型，线性解混就是在已知所有端元的情况下求出它们图像的各个象元中所占的比例，从而得到反应每个端元在图像中分布情况的比例系数图。
关键词：局部；高光谱；可变端元；丰度；混合象元Abstract: this paper is mainly based on the research of the linear model variable $. And general mixed-linear model can be divided into three categories: unconstrained linear mixed model, part of the constraint mixed-linear model and the constraint mixture model, linear solution is known in the mix all the yuan for them out of each image as the proportion of yuan, and get a response in the image yuan each end of the proportion of the distribution coefficient graph.Key words: local; Hyperspectral; Variable end yuan; Abundance; Mixed like yuan1 混合象元的形成遥感器所获取的地面反射或发射光谱信号是以象元为单元为单位记录的。
它是象元所对应的地表物质光谱信号的综合。
图像中每个象元所对应的地表，往往包含不同的覆盖类型，他们有着不同的光谱响应特征。
高光谱图像非线性解混技术研究
高光谱图像非线性解混技术研究高光谱遥感图像通过成像光谱仪对同一地表在不同波段上连续成像,形成连续的光谱信息。
所以具有很高的光谱分辨率,有较强的地物分类、辨识能力。
同时其空间分辨率低也使混合像元普遍存在,一个像元内包含多种地物光谱信息。
随着高光谱遥感技术的应用越来越广泛,对高光谱图像处理技术的要求也越来越高,混合像元解混就是成了高光谱图像处理技术中一个热点和难点。
对于一个混合像元,解混工作是提取出其包含的每种地物光谱的组分。
为了避免盲目解混,地物光谱的类别以及光谱信息应是已知的。
高光谱分类技术就是为解混提供类别监督信息。
端元提取就是从整幅图像数据中提取出含有的不同的地物端元,为丰度的求解准备端元信息。
高光谱解混主要分为线性解混模型和非线性解混模型。
线性解混模型是将混合像元的形成过程简单化,假设一个混合像元是由几种地物的光谱信息按照不同的比例线性叠加而成。
由于其易于理解、计算简单而有着广泛的应用。
但是在很多情况下,如一些包含砂石、矿物、植被以及水域等地物分布的高光谱图像,在混合像元形成的过程中,忽略成像中的非线性因素会影响解混的精度。
为了解决这个问题,非线性解混模型被越来越多的学者研究,非线性像元解混是本课题的研究重点,主要研究内容如下。
1、重点研究了基于多项式的非线性解混模型,并根据其不足,提出一种新的非线性解混模型。
多项式非线性解混模型的基本思想是在线性混合模型的基础上,加上非线性非线性项来模拟像元中地物间非线性混合的机理。
地物间的反射、折射的相互作用,入射光子与其他光子反射两次及以上的反射、折射,造成像元的非线性混合。
光子反射三次以上影响很小,所以只考虑二次反射项。
基于二次多项式的混合模型中的非线性项就是端元间的两两混合。
在现有的多项式混合模型中将端元光谱简单的点乘来模拟地物两两二次反射的代表端元光谱。
这种混合方式,在光谱值过大或过小的时候,其二次反射代表光谱就严重偏离的正常的光谱值,影响解混工作。
混合像元
Geometrical MESMA
MVSA/SISAL
Minimum volume algorithms
Threat: when no pure pixels are present in the data, the spectral signatures derived may be unrealistic.
26
高光谱图像混合像元分析及其进展
S k1 arg min f (S, Ak ) S 0
Ak1 arg min f (S k1, A) A0
梯度最速下降算法
20
高光谱图像混合像元分析及其进展
端元提取
采用拟合的方法能同时较好的提取前两种条件下的端元。 但却很难准确的估计第三种条件下的端元。
21
高光谱图像混合像元分析及其进展
端元提取
IEEE
15
16
高光谱图像混合像元分析及其进展
端元提取
美国Nevada的Cuprite地区露头良好，矿物组合多样。主要的 地物类型为Alunite、Kaolinite、Calcite、Chalcedony等。
图像中约含11种端元光谱
NFINDR 提取结果
17
高光谱图像混合像元分析及其进展
端元提取
8
Earth Science Workshop, vol. 95, pp. 23-26, 1995.
高光谱图像混合像元分析
端元提取
N-FINDR 算法通过寻找具有最大内接体积的单形体而自动 获取图像中的所有端元（以端元为顶点的单形体的体积是所有 由观测数据构成的单形体中最大的）。
M. E. Winter, “N-FINDR: An algorithm for fast autonomous spectral endmember determination in hyperspectral data,” 3753, pp. 266–270, Oct. 1999.
混合像元--光谱混合模型
混合像元--光谱混合模型在遥感图像中，一个像元往往覆盖几米甚至上千平方米的地表范围，其中可能包含着多种地物类型，这就形成了混合像元。
混合像元的存在主要有以下两个原因[1]：一是传感器的空间分辨率较低，不同的地物可能存在于一个像元内，这种情况一般发生在遥感平台处于比较高的位置或者拥有宽视角；二是不同的地物组合形成同质均一化的地表类型，这种情况的发生不依赖于传感器的空间分辨率。
混合像元分解技术假设：在一个给定的场景里，地表由少数的几种地物（端元）组成，并且这些地物具有相对稳定的光谱特征，因此，遥感图像的像元反射率可以表示为端元的光谱特征和它们的面积比例（丰度或盖度）的函数。
混合像元分解途径一般通过建立光谱的混合模型实现。
由于假设地物（端元）具有相对稳定的光谱特征, 场景中不同像元间光谱的差异主要是端元比例变化的结果。
光谱混合模型1. 线性模型线性混合模型（Linear Mixing Model, LMM）[8,9]是最简单，也是应用最广泛的光谱混合模型。
在线性模型中，混合光谱等于端元光谱与端元面积比例的线性组合。
该模型基于以下假设[10]：到达遥感传感器的光子与唯一地物发生作用（即不同地物间没有多次散射）。
线性模型的数学表达式如下：r=Σf i x i+w。
为使LMM具有物理意义，需要受到两个约束条件限制：一是端元面积比例之和为1，即；二是所有的端元比例都为非负的。
2.非线性模型(1) 高次多项式模型高次多项式模型通过考虑端元之间的交叉项来描述光谱混合的非线性效应。
二次多项式的混合模型的数学表达式为：r=Σf i x i+Σf ij x i x j。
Ray等（1996）[12]首次提出该模型，并将其应用于沙漠植被盖度反演，Zhang等(1998)[13]将该模型用于潘阳湖地区的土壤、植被盖度研究。
该模型尽管可以很好地模拟混合光谱中多次散射的贡献，但是所计算得到的端元比例却不能直接对应于地物的盖度，需要将多次散射项的虚拟比例（f ij）合理分配到各端元的盖度上。
高光谱遥感影像中的特征提取方法研究
高光谱遥感影像中的特征提取方法研究高光谱遥感技术可以获取遥感图像中不同波长下的反射率光谱，可以提供高维、高分辨率和多特征信息的遥感影像，因此在很多领域有广泛的应用，如地学、环境监测、农业、林业等。
然而，如何从高光谱遥感影像中提取有效的特征信息是遥感图像处理中的核心问题之一。
目前，高光谱遥感影像中特征提取方法主要分为两类：基于光谱信息和基于空间信息的特征提取方法。
本文将从这两个方面分别进行讨论。
一、基于光谱信息的特征提取方法1. 直接阈值法直接阈值法是一种最简单常用的方法，它根据像素的光谱值与给定阈值的比较结果对像素进行二分类。
例如，针对农业等领域中的作物识别问题，根据作物的生长特征，可以将阈值设定在波段为400-700nm范围内的光谱值较高的位置，即可轻松提取出作物区域。
然而，这种方法对于复杂地物的分类效果并不理想，因为它不能够利用光谱间的相关性和相似性信息。
2. 统计学方法基于统计学方法的特征提取方法更加复杂，但可以对高光谱图像进行更有针对性的处理，提高特征提取效果。
例如，常见的PCA（Principal Component Analysis）方法就是一种基于统计学的特征提取方法。
PCA方法可以对高维度的高光谱图像进行降维处理，提取出主要的光谱特征。
通过PCA方法降维之后，遥感影像所占用的存储资源减小，同时降低了计算量和处理时间。
但是，对于多类图像进行分类时，这种方法的分类效果并不理想。
3. 光谱特征法光谱特征法是通过对像元的光谱反射率进行分析得到的特征来进行分类的方法。
例如，常见的谱角法（Spectral Angle Mapper，SAM）就是一种利用光谱特征进行分类的方法。
谱角法可以计算不同光谱波段之间的夹角，然后使用夹角的余弦值，将每个像素向量变形为点到参考向量之间的距离，然后根据距离进行分类。
但是，光谱特征法需要依赖先验知识，需要指定一些样质并选取参考向量，这对于遥感影像处理来说比较困难，且对遥感影像间的非线性变换比较敏感。
优化端元提取方法的高光谱混合像元分解
优化端元提取方法的高光谱混合像元分解高光谱混合像元分解是一种常用的遥感数据分析方法，可以用于提取地物信息和监测环境变化。
在实际应用中，为了提高分解结果的准确性和可靠性，需要进行端元提取的优化。
端元提取是指从高光谱数据中选择代表地物的像元进行分解。
传统的端元提取方法主要基于经验或人工选择，存在以下问题：首先，传统方法需要人工选择代表地物样本进行端元提取，这种方式受主观因素干扰较大，容易引入误差。
为了减少主观因素的干扰，可以使用统计学方法来进行自动化的端元提取。
常用的统计学方法有聚类分析、主成分分析和最大似然分类等。
其次，传统方法在进行端元提取时通常只考虑了光谱信息，而忽略了空间信息。
然而，地物的空间分布特征对端元提取和混合像元分解结果的准确性和可靠性有重要影响。
因此，应该将空间信息考虑进来，可以利用地物边界信息和多源遥感数据进行融合，以提高端元提取的准确性。
此外，高光谱混合像元分解还需要考虑混合像元的数量和选择。
传统方法通常假设混合像元是由两个或三个端元组成的，但实际情况往往更为复杂，混合像元可能由多个端元组成。
因此，可以利用自适应光谱混合方法，对混合像元数量进行估计，并选择最优的混合像元组合来进行分解。
最后，在进行端元提取和混合像元分解时还应考虑光谱响应的非线性和光谱混叠的影响。
非线性效应会导致混合像元分解结果的偏差，光谱混叠则会造成端元提取的困难。
因此，可以利用非线性光谱混合像元分解方法和反混叠技术，来克服这些问题，提高分解结果的准确性。
综上所述，优化端元提取方法的高光谱混合像元分解可以使用统计学方法进行自动化的端元提取，同时考虑空间信息和光谱非线性效应等因素。
通过合理选择混合像元数量和采用反混叠技术，可以提高分解结果的准确性和可靠性，从而更好地应用于地物信息提取和环境监测等领域。
高光谱遥感影像混合像元分解.pptx
（3）几何光学模型。
• 该模型适用于冠状植被地区，它把地面看成由树及其投射的阴影组成。从而地面 可以分成四种状态：光照植被面（C）、阴影植被面（T）、光照背景面（G）、 阴影背景面（Z）。像元的反射率可以表示为：
R ( Ac Rc AT RT AG RG AZ RZ ) / A
（4）随机几何模型
• 如果是进行混合像元分解，则需要将输出端的概率转化为每一种类别的组分比，并保证组分比的和相加等 于1，把得出的每一种类别的组分比信息显示在最后的结果图像上。
BP神经网络：
• 将其利用于混合像元分解中来，首先对以上分类模型进行改进，改进的主要部分 在输出节点层。
混合像元分解模型示意图
• 本实验数据选取分辨率为30m的TM影像。该影像区域为湖北省武汉市，大小为 400像素×400像素，获取时间为1998年10月26日
8.1 混合分解的定义：
1）混合像元在高光谱遥感影像中普遍存在。 2）求解每一混合像元的覆盖类型组分比例 值，也就是求取端元百分含量（丰度）。 3）解决了因混合像元的归属而产生的错分、 误分问题，分类将更加精确。
线性光谱混合
非线性光谱混合
8.2 混合像元分解技术
• 把像元的反射率表示为端元组分的光谱特征和它们的面积百分比 （丰度）的函数。Charles 在1996年将像元混合模型归结为以下五 种类型：
• 在线性混合模型中，每一光谱波段中单一像元的反射率表示为它的端元组分特征 反射率与它们各自丰度的线性组合。
• 从遥感图像的像元光谱信号可以提取像元整体的表观光谱信息，其表观光谱信息 光谱辐亮度L（ ）是端元光谱辐亮度Lj（ j）的线性组合。
植被
混合 像元
reflectance
水体
基于解混预处理的高光谱目标检测方法
基于解混预处理的高光谱目标检测方法近年来，高光谱影像技术在目标检测和识别领域取得了显著的进展。
基于高光谱信息的目标检测方法不仅能提供更丰富的数据，还能提升目标检测的准确性和鲁棒性。
解混预处理作为高光谱目标检测的重要环节之一，在提取纯净目标信息方面具有不可忽视的作用。
解混预处理是指通过对高光谱数据进行解混处理，利用各个成分的反射率信息来辅助目标检测，从而提高图像质量和目标信息的提取效果。
解混预处理的关键在于通过解混算法分离出图像中不同的成分，然后进行目标检测。
常用的解混算法有线性解混、非线性解混和盲解混等。
线性解混是一种常用的解混算法，它假设高光谱混合像素由若干个组分线性叠加而成，利用线性方程组求解的方法估计每个组分的反射率。
非线性解混则更加灵活，不仅可以处理非线性混合问题，还可以考虑光谱反射率和目标开窗以及混合矩阵不完全匹配的情况。
盲解混是一种无需先验信息的解混算法，通过最小生成树和最大似然估计等方法来估计混合像素的组分。
在解混预处理之后，我们需要进行目标检测。
高光谱目标检测的方法有很多，如光谱特征法、特定目标检测法等。
光谱特征法通过分析目标和背景在光谱上的差异来进行目标检测，通常是通过计算光谱角、异常度等特征来实现。
特定目标检测法则是基于目标的特定光谱特征设计的，可以有效地区分目标和背景。
综上所述，基于解混预处理的高光谱目标检测方法是将解混算法和目标检测相结合的一种有效手段。
解混预处理可以提高高光谱图像的质量和目标信息的提取效果，而目标检测则能更准确地检测和识别目标。
这种方法在航空遥感、军事侦察、环境监测等领域都具有广泛的应用前景。
总之，基于解混预处理的高光谱目标检测方法是一项重要的研究方向，通过解混算法和目标检测相结合，可以提高高光谱图像的质量和目标信息的提取效果，为目标检测领域的研究和实际应用带来了新的机遇和挑战。
希望通过不断地研究和探索，能够进一步完善这一方法，提高目标检测的准确性和鲁棒性。
高光谱图像处理技术的前沿技术和发展趋势
高光谱图像处理技术的前沿技术和发展趋势高光谱图像处理技术是一种能够获取物体在各个波长下的光谱信息的技术。
它通过对物体反射或发射的光进行高精度的光谱分析，可以获取到物体在不同波长下的光谱特征，从而提取出物体的相关信息。
高光谱图像处理技术在农业、环境监测、地质勘探、医学诊断、军事目标识别等领域有着广泛的应用。
目前，高光谱图像处理技术的研究重点主要包括光谱分析算法、特征提取和降维技术、分类和识别算法、图像增强和去噪技术等。
一、光谱分析算法光谱分析算法是高光谱图像处理的基础。
目前常用的光谱分析算法有线性光谱混合模型、非线性光谱混合模型、最小二乘法光谱混合模型等。
这些算法主要用于对高光谱图像进行光谱分解，提取出物体的光谱特征。
二、特征提取和降维技术高光谱图像数据的维度很高，为了提高数据的计算效率和减少维度灾难，需要对高维数据进行特征提取和降维处理。
常用的特征提取算法有主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)、独立成分分析(ICA)等，常用的降维算法有线性降维方法和非线性降维方法。
三、分类和识别算法分类和识别是高光谱图像处理技术的主要应用之一。
常用的分类算法有支持向量机(SVM)、K近邻算法(KNN)、人工神经网络(ANN)等。
这些算法可以对高光谱图像进行分类和识别，实现对不同类别物体的准确识别。
四、图像增强和去噪技术在高光谱图像处理中，由于受到大气、噪声等因素的影响，图像质量常常不理想。
需要使用图像增强和去噪技术对高光谱图像进行预处理，提高图像的质量。
常用的图像增强和去噪技术有小波变换、Retinex算法、非局部均值算法等。
一、多源数据融合目前，高光谱图像处理技术主要依赖于高光谱图像数据。
单一高光谱图像数据的信息有限，不能满足一些需求。
未来的发展趋势是将多种数据源进行融合，如光学图像、雷达图像、激光雷达图像等，从而获取到更全面的信息。
二、深度学习技术的应用深度学习技术在图像处理领域有着广泛应用。
对于高光谱图像处理技术来说，深度学习技术可以提取复杂的特征，并进行高效的分类和识别。
混合像元分解技术的研究进展与主要问题
混合像元分解技术的研究进展与主要问题陈晋陈学泓地表过程与资源生态国家重点实验室(筹) ，北京师范大学，北京，100875摘要：遥感影像中一个像元常常覆盖超过一种地物类型，这种包含几种地物光谱信息的像元被称为混合像元。
混合像元在遥感影像中普遍存在，解决该问题对遥感定量解译具有重要的意义，是遥感由定性向定量化发展中不可回避的问题。
因此，在过去几十年中，遥感学者们开展了不少对混合像元问题的研究。
但是混合像元分解技术仍然存在一些不确定性和误差。
本文从以下四个方面综述当前关于混合像元分解的研究成果：(1)混合模型的建立；(2)线性混合模型中端元选取方法；(3)端元内光谱异问题；(4)混合像元分解精度评价。
并总结了现存的主要问题与可能的研究方向。
关键词：混合像元分解；光谱混合模型；端元提取；端元内光谱差异；精度评价Review of advancement and prospects of Spectral MixtureAnalysisChen Jin Chen Xueh ongState Key Laboratory of Earth Surface Processes and Resource Ecology,Beiji ng Normal Uni versity, Beijing 100875, Chi naAbstract: The phe nomenon that in dividual pixel covers more tha n one gro und cover type commonly exists in remotely sensed images. This is called as mixed pixel, which not only results in lower accuracy for the land cover discrim in ati on and classificati on, but also greatly hin ders the developme nt of qua ntitative remote sensing. In past decades, a nu mber of algorithms for Spectral Mixture An alysis(SMA) have bee n developed to solve this problem. However, there are still some un certa in ties in the research of Spectral Mixture An alysis. This paper reviewed four issues of the SMA: (1) Establishment of spectral mixture model; (2) Endmember identification in linear spectral mixture model; (3) Effect of en dmember spectral variability; (4) Accuracy assessme nt of SMA. In the end, a summary about the problems and the prospective studies in the SMA was con cluded.Keywords: Spectral Mixture An alysis; Spectral Mixture Model; En dmember Determ in ati on; En dmember Spectral Variability; Accuracy Assessme nt*本研究得到国家高技术研究发展计划（863计划）（2006AA12Z103资助。
浅谈高光谱技术
浅谈高光谱技术摘要:高光谱分辨率遥感是20世纪80年代兴起的新型对地观测技术，与传统遥感相比，高光谱遥感具有更为广泛的应用前景。
文中概述了高光谱遥感的特点、发展过程、发展程度及目前几种典型的成像光谱仪数据特点。
关键词：高光谱技术成像光谱仪信息提取前言：高光谱技术处在国际遥感科技发展的前沿，高光谱遥感技术以其光谱分辨率高、光谱划分精细、波段多、信息量丰富等独特性能仪应用于不同领域，有巨大的应用潜力与前景。
本文主要利用成像光谱仪获取的高光谱数据。
充分利用像素的光谱特性，针对产品的高光谱数据立方体对象，分类归为纯净光谱，另类光谱和混合光谱，有效区分各类型，进而可以分析产品的区域差异，用于技艺识别和文物保护。
一、高光谱技术的概念及特点所谓高光谱遥感技术，即高光谱分辨率遥感，指利用很多很窄的电磁波波段（通常<10nm)从感兴趣的物体获取有关数据;与之相对的则是传统的宽光谱遥感，通常>100nm,且波段并不连续。
高光谱图像是由成像光谱仪获取的，成像光谱仪为每个像元提供数十至数百个窄波段光谱信息，产生一条完整而连续的光谱曲线。
它使本来在宽波段遥感中不可探测的物质，在高光谱中能被探测。
同其它传统遥感相比，高光谱遥感具有以下特点:⑴ 波段多。
成像光谱仪在可见光和近红外光谱区内有数十甚至数百个波段。
(2)光谱分辨率高。
成像光谱仪采样的间隔小，一般为10nm左右。
精细的光谱分辨率反映了地物光谱的细微特征。
(3)数据量大。
随着波段数的增加，数据量呈指数增加。
(4)信息冗余增加。
由于相邻波段的相关性高，信息冗余度增加。
二、高光谱技术的发展随着成像光谱仪技术的快速发展，高光谱遥感数据处理技术发展也取得了突破性的进展。
高光谱遥感波段数众多，致使其数据量也呈指数增加，海量的数据给研究人员的分析和应用带来不便。
人们通过大量的科研实践，发展了新的数据处理方法来适应成像光谱数据做定量分析。
(一）基于纯像元的分析方法①基于光谱特征的分析方法。
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高光谱 空 间 中混合 象元 非 线性 反射 特 征研 究
朱 锋 ，宫辉力 ， 孙天琳 ， 赵云升
ｉ ．首都师范大学资源环境 ２ ４
２ ．东北师范大学城市与环境科学学 院，吉林 长春
摘 要 在入射天顶角为 ５ ０ 。 ， 探测方位角为 ４ ５ 。 的实验条件下 ， 利用地物 多角度二 向反射平 台和 Ｆ ｉ ｅ ｌ ｄ Ｓ ｐ ｅ ｃ ３ Ｈｉ － Ｒ ｅ ｓ 便携式地物波谱仪获取了 ２ ４组荷叶与水 体组成的混合 象元 反射 波谱 ， 并根据其波谱特性建立 了高光 谱空间 。 通过计算不 同荷叶面积 比例 的混合象元反 射光谱 与参照光 谱的波谱 角及相 似度 ，分析 了相 似度与
别 的难度 ，也严重阻碍了遥感技术 的定 量化发 展 ， 影 响 了计 算机技术在遥感数据处理 中的应用 。 本文利用荷 叶与水体组成 的混合像元 ， 分析 了波谱角余 弦（ 相 似度 ） 与混合象元 中荷叶面积 比例 的关 系 ， 得 出混合像 元光谱矢量与参 照光谱矢量相似度 的变化 规律 ， 研 究结果不 仅有利于端点象元 的选择和 阈值 的确定 ，同时也 为高光谱混 合像元分解 的深入研究提供 了新 的方法和研究思路 。
波长范 围：２ ５ ０ ￣３ ５ ０ ０ ｎ ｍ，Ｉ ｎ Ｇａ Ａｓ 采用 ＴＥ制冷恒温 ， 采样频 次 １ ０次 ・Ｓ ，光 谱平均 ３ １ ８ ０ ０次 ，探测 器相 应线
性 ：± １ 。
其他 ：１ ｍ标准光纤探头 ，２ ５ 。 前视场 ；可选的 １ ｏ ，５ 。 ， ８ 。
荷叶面积 比例的关系 ， 在此基础上采用线 性模 型 、对数模 型、二 次多 项式模 型进行 拟合 ，拟合 优度 分别为 ６ ３ ． ６ ， ７ ６ ． ２ 和 ８ ２ ． ９ ％， 根据混合像 元光谱矢量与参照反射光谱 矢量 之间的实际关 系 ， 确定最佳拟合模型 具有非线性的分段特征。在分析拟合 曲线 的基础上 ， 提 出水生植 物与水体 组成 的混合像元 可能具有 植被特 征临界值 的设 想 ， 研究结果有利于加深对混合象元 的理解 ，同时也 为混合象元 的光谱分解提供 了新 的思路 。 关键 词 波谱角 ； 高光谱 ； 混 合像元 ； 拟合
和桶壁 的反射及散射影响 ，桶的底部和壁 均用 黑胶带缠绕 。
１ ． ２ 仪器
实验采用地物多角度 二 向反 射平 台和美 国 ＡＳ Ｄ公 司的 Ｆ ｉ ｅ ｌ ｄ Ｓ ｐ ｅ ｃ ３ Ｈｉ － Ｒ ｅ ｓ 便 携式 地物波 谱仪 ，该仪 器可 实时测 量
限制 ， 导致其单个像元往往包含两种或 以上地 物类 型，由此 出现 了混合像元 ［ ５ ］ 。 混合像元的存在不仅增加 了地物准确识
１ 实验部分
１ ． １ 材料
收稿 日期：２ ０ １ ２ — ０ ８ — ２ ０ ．修订 日期 ： ２ ０ １ ２ — １ １ — ２ ０
视场角镜头 ，配有 Ｒ Ｓ ３ 标准软件包 。
１ ． ３ 方 法
将清水注入桶 中， 水面 高度距桶檐约为 ４ ｃ ｍ， 入射天顶
基金项目 ：国家 自然科 学 基金 项 目（ ４ １ １ ７ １ ３ ３ ５ ／ Ｉ ） ０ １ ０ ７ ０ ２ ） ，国家 基金 重 点 项 目 （ ４ １ １ ３ ０ ７ ４ ４ ／ Ｄ０ １ ０ ７ ） ，国家 （ ９ ７ ３计划 ） 前期 研 究专 项 项 目 （ ２ Ｏ １ ２ Ｃ Ｂ ７ ２ ３ ４ Ｏ ３ ） 和北京市 自然科学基金重点项 目（ ８ １ ０ １ ０ ０ ２ ） 资助
作者 简介 ： 朱
锋， １ ９ ８ ５ 年生 ， 首都师范大学 资源环境与旅游学院博士研究 生
ｅ － ｍａ ｉ ｌ ： Ｇｏ ｎ ｇ ｈ ｌ ＠２ ６ ３ ． ｎ ｅ ｔ
ｅ － ｍａ ｉ ｌ ： ｚ ｈ ｕ ｆ ｅ ｎ ｇ Ｓ ０ ９ ＠ｙ ａ ｈ ｏ ｏ ． ｃ ｒ ｌ
原始数据反射 、 透射 、 辐 射和辐 照度光谱 曲线 。 其 主要参 数
如下 。
探测器 ： 一个 ５ １ ２阵列 的 Ｐ ＤＡ探测器 ，两个独 立的 Ｉ ｎ —
Ｇ ａ Ａ ｓ 探测器 ， 每秒 可得 到 １ ｏ 条光谱 曲线 ， 并对 曲线进行 实 时显示 ，信噪比和可靠性较 高 ， 重复性好 。
第３ ３ 卷， 第３ 期 ２ ０ １ ３ 年 ３月
光 谱
学
与
光
谱
分
析
Ｓ ｐ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｓ ｃ ｏ ｐ ｙ ａ ｎ ｄ Ｓ ｐ ｅ ｃ ｔ ｒ ａ ｌ Ａｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ
Ｖｏ １ ． ３ ３ ， Ｎｏ ． ３ ， ｐ ｐ ７ ３ ７ — ７ ４ ０ Ｍａ ｒ ｃ ｈ，２ ０ １ ３
文献标 识码 ： Ａ Ｄ Ｏ Ｉ ：１ ０ ． ３ ９ ６ ４ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ０ — ０ ５ ９ ３ （ ２ ０ １ ３ Ｊ ０ ３ — ０ ７ ３ ７ — ０ ４
中图分类号 ： Ｔ Ｐ ７ ２
实验材料包括采集 的新鲜荷 叶 ， 其 上表 面为深绿色 ，较
引 言
随着遥感技术 的发展 ， 高光谱遥感技术正逐 渐体现 出特
为粗糙 ， 叶绿素含量丰 富，下表 面较为光 滑 ， 有 由 中心 向 四
周射 出的粗 脉 ，质地青 翠 ，易 折断 ，荷 叶 的健康 状况 良好。 清水为湖 中采集 的水样 ，煮沸后晾凉以消除水体 中微 生物的
影 响。容器为一圆柱形塑料桶 ， 半径 ６ ． ５ ｃ ｍ，为 了消 除桶 底
有优势口 ］ 。高光谱遥感蕴含近似连续 的地物 光谱信 息 ， 大 大
提高 了地表覆盖 的识别能力 ［ ２ ］ ， 其具备的 图谱合 一特点不仅
适用 于模式识别 ＿ ３ ］ ， 而且可以在地物光谱库 的基 础上进行地 物特征提取 ， 其应用范围越来越大 ［ ４ ］ 。但 由于传感器 的物 理