端元法
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方法，用于从高光谱遥感图像中提取端元信息。
但是在实际应用中，由于许多因素的影响，如光照变化、材质反射率等，混合像元分解结果可能存在一定的误差。
为了优化端元提取的效果，可以采取以下方法：
1. 数据预处理：在进行混合像元分解之前，对高光谱图像进行预处理，包括大气校正、辐射定标、大气矫正等，以降低噪声和光照变化对端元提取的影响。
2. 端元选择：根据具体应用需求，选择合适的端元库。
端元库是由已知材质的光谱响应函数构成，选择适当的端元可以更准确地反映实际场景中的材质组成，提高分解的准确性。
3. 混合像元分解算法选择：目前常用的混合像元分解算法有N-FINDR、PPI等。
根据具体情况选择合适的算法进行端元提取。
可以尝试多种算法并进行对比分析，选择效果较好的算法。
4. 约束条件引入：在混合像元分解过程中，可以引入额外的约束条件，如非负性约束、稀疏性约束等，以提高分解结果的稳定性和准确性。
5. 后处理方法：对提取的端元进行后处理，如噪声去除、光谱平滑、分类判别等，进一步提高分解结果的质量。
6. 结合其他数据源：结合其他遥感数据，如高分辨率光学影像、地面采样数据等，可以在一定程度上提高混合像元分解的准确性。
可以通过数据融合的方法，将不同数据源的信息相互补充，得到更可靠的端元提取结果。
通过上述优化方法的综合应用，可以提高高光谱混合像元分解的准确性和稳定性，从而更准确地获取端元信息。
需要根据具体应用场景和数据特点进行针对性的优化。
一种空间自适应的多光谱遥感影像端元提取方法
以 Ｔ 多光谱影像 为例 ， ０米的多光 谱影像有 ６个波段 （ Ｍ ３ 不
包 括热红外 ） ，即使这 ６ 个波段互不相关 ， 求取 的本征维数最
多也就是 ６ ， 维 能提取的端无数 目最 多 ７ 。按照 凸面体分 个 析理论 ， Ｍ 多光谱影像 只能提取少 量的端元 ，如果 再以提 Ｔ
取 的少量端 元去解混 ， 精度受到严 重影响 ，难 以满 足实际应 用中的要求 。
小组分 单元 ” ，即“ 端元”＿ ｊ ｌ 。 在混合像元 分解之 前需要进行端元 提取 。 是进行遥感 这
像， 对于高空问分辨率低光谱分辨率的多光谱影像端 元提取
算法很 少。如何从多光谱影像仅有的儿个波段 ｌ有效 的提取 ｝ １
端元信息 ， 是多光谱遥感影像混合像元 分解 的关 键 。 现行基
光谱和地物参考光谱 的蓖要纽带 ； 并从 另一个角度表 达 了遥 感影像分类和识别 的方法 与思路 。由于现实 中混合像 元的广 泛存在 ，一 方 使 得遥 感 影像 光谱 和地 表 实测 光谱 长期 割 ・ 裂 ，另一方面使得遥感 影像 的分类和识别以及定 量反演 的精 度受到重要影响 ，所以混合 像了 分解理沦在遥感 理解 与信息
于凸锥体分 析法 的端元提取算法 ， 通过求取影像 的本征维数 确定端元 的数 Ｖ。即影像端元数 日等于本 征维数加一【 Ｊ Ｉ 。
影像混合像元分解 的首要 步骤 ， 也足最 关键 的步骤 ，它 直接
影 响混合像元分解 的精度 。现行的端 ＿ 源概括 起来 主要 有 ＝ ） Ｉ ∈ 种ｉ ： １根据野外 波 谱测 量或从 已有 的地 物波 谱信息库 （） 巾选择端 】 通过这种 途径 选择 的端元称 为 “ ， 参考 端元 ” ；
１ ０４ ００ ９
改进的SGA端元选择的快速方法
高光谱遥感影像端元提取方法对比
Ｊ Ｎ ｅ － ｉｇ ＸＩ Ｉ Ｗ ｎ ｐｎ ＡＯ － ｅ Ｋｅ ｋ
（ｃ ｏ ｌ ｆ ｅ ｓｉｎ ｅａ ｄＩｆ－ ｈ ｓ ｓ Ｃ ｎｒ ｌ ｏ ｔ Ｓ ｈ ｏ ｏ ｏｃｅ ｃ ｎ ｏ Ｐ ｙｉ ， ｅ ｔａ Ｓ ｕｈ删 ｖ ｒｉ ， ｈ ｎ ｓａＨｕ ａ ， １０ ３ Ｃｈｎ ） Ｇ ｎ ｃ ｅｓ ｙ Ｃ ａ ｇｈ ｎ ｎ ４ ０ ８ ， ｉａ ｔ
Ｏ ・ 言 引
高光谱遥感技术丰 富的空 间维 、 光谱维 信息受到 国际研
究者的广泛关 注 ， 具有广阔的发展应 用前景【 ｌ １ 。目前已在地质
计特征基础上 的多变量正交线性变换。通过去掉 那些相对较
小 的变换 系数而又 不会损失太 大 的信 息量达 到有效 地降低 维数 的 目的， 是对均方误差最小而言 的最佳 变换 。特征提 取
要 】 文在 Ｓ Ａ Ｃ法和 Ｐ Ｉ 本 Ｍ Ｃ Ｐ 法端元提取 基础 上， 得到高光谱遥 感影像端元丰度 图， 用 Ｓ Ｍ法进 行分类。通过 分 之后 Ｖ
类结果精度 来评价端元提取的优劣。 实验 结果表 明， 基于 Ｐ Ｉ Ｐ 的线性混合像元分解得到的丰度图用 Ｓ Ｍ分类效果最佳 ， Ｖ 整体精
ｗ ｒ ｅ ｉｅ ｒ ｍ ｎ ｍｅ ｅ ｓｗｅ ｅ ｃａ ｓｆ ｄ ｂ ＶＭ ｔ ｏ ． ａ ｔ， ｖ ￣ｅ ｈ ｕ ｌ ｙ ｏ ｎ ｍｅ ｅ ｘｒ ｃ ｉｎ ｍｅｈ ｄ ｙ ｅ ｅ ｄ ｒｖ ｄ ｆｏ ｅ ｄ ｍｂ ｒ ｒ ｌｓ ｉ ｅ ｙ Ｓ ｉ ｍｅ ｈ ｄ Ａｔ ｓ ｗｅ ｅ Ｍｕ ｄ ｔ ｅ ｑ ａ ｉ ｆｅ ｄ ｍｂ ｒｅ ｔ ｔ ｔ ｏ ｓｂ ｌ ｔ ａ ｏ ｃａ ｓｆ ａ ｉｎ ｐ ｅ ｉｉｎ Ｔ ｅ ｒ ｓ ｈ ｈ ｗ ｔ ａ ｈ Ｐ － ＶＭ ｓｔ ｅ ｂ ｓ ｔｏ ｎ ｈ ｖ ｒ ｌ ｐ ｅ ｉｉｎ ｉ ８ ．９ ｗｈ ｌ ｈ ｔ ｆｔ ｅ ｌｓ ｉ ｃ ｔ ｒ ｃ ｓｏ ． ｈ ｅ ｕ ｓｓ ｏ ｈ ｔｔ ｅ Ｐ Ｉ Ｓ ｉ ｏ ｉ ｅ ｔｍｅ ｄ ａ ｄ ｔ ｅ ｏ ｅ ａｌ ｒ ｃ ｓｏ ｓ ７ ５ ％ ｈ ｈ ｉ ｔ ａ ｈ ｅ ｏ
常见混合像元分解方法简介二
端元就相当于一个像素里的亚像元，只包含一种地物的光谱信息，根据多光谱或高光谱的高光谱分辨率可以提取出来。
端元只包含一种地物信息，一般的像元都为混合像元，包括多种地物，在进行混合像元分解的时候，可以对一个像元中包括的几种端元进行定量描述，求得每个像元中几种端元在这个像元中的面积百分比，即端元的丰度。
混合像元分解(2011-06-10 14:46:57)转载▼分类：ENVI/IDL学习标签：杂谈混合像元是指在一个像元内存在有不同类型的地物，主要出现在地类的边界处。
混合像元的存在是影响识别分类精度的主要因素之一,特别是对线状地类和细小地物的分类识别影响较为突出，在土地利用遥感动态监测工作中,经常遇到混合像元的难题，解决这一问题的关键在于通过一定方法找出组成混合像元的各种典型地物的比例。
线性混合像元分解由于线性模型是应用最广泛，也是研究最多的算法，下面重点介绍基于线性模型的混合像元分解算法。
一般而言，混合像元分解算法包括数据降维、端元选取和反演三个步骤。
１.数据降维尽管数据降维不是混合像元分解算法的一个必需步骤，但由于大多数算法都将其作为一个流程，我们也将其当作一个步骤。
常用的降维算法有主成分分析（Principle Component Analysis，PCA）、最大噪声比变换（Maximum Noise Fraction，MNF）和奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）。
(1) 主成分分析：遥感图像各波段之间经常是高度相关的，因此所有的波段参加分析是不必要的。
PCA就是一种去除波段之间相关性的变换。
PCA通过对原数据进行线性变换，获得新的一组变量，即主成分。
其中前几个主成分包含了原数据主要方差，同时各个主成分之间是不相关的。
(2) 最大噪声比变换：最大噪声比变换（Maximum Noise Fraction，MNF）[24]由Green等（1989）提出，该变换通过引入噪声协方差矩阵以实现对噪声比率的估计。
端元混合模型定义-概述说明以及解释
端元混合模型定义-概述说明以及解释1.引言1.1 概述：端元混合模型是一种统计模型，用于描述由多个组分（端元）组成的复杂系统。
在实际应用中，端元可以代表不同的类别、群体或者特征。
端元混合模型的核心思想是将系统看作是由各个端元的混合组成，通过对各个端元的建模来对整个系统进行分析和预测。
端元混合模型在很多领域都有广泛的应用，包括生物学、经济学、社会学等。
通过对不同端元的概率分布和参数进行建模，端元混合模型可以更准确地描述系统的复杂性和多样性，从而提高预测的准确性和可靠性。
本文将深入探讨端元混合模型的概念、应用和优势，希望通过对这一模型的介绍和分析，读者能更加深入地了解统计建模中的一种重要方法。
1.2 文章结构文章结构部分包括了本文的组织框架和主要内容安排。
本文主要分为引言、正文和结论三部分。
在引言部分，将介绍端元混合模型的概念、本文的目的和意义。
在正文部分，将详细探讨端元混合模型的概念、应用以及其优势。
最后，在结论部分，将总结文章的主要内容和观点，并展望未来端元混合模型的发展趋势和可能的研究方向。
文章结构清晰，逻辑性强，有助于读者更好地理解和掌握端元混合模型的相关知识。
1.3 目的端元混合模型作为一种新兴的统计学方法，在数据分析和模型建构领域具有广泛的应用前景。
本文的目的在于全面介绍端元混合模型的定义、应用和优势，帮助读者更加深入地了解和掌握这一重要的模型方法。
通过本文的阐述，读者可以清晰地了解端元混合模型在不同领域中的应用情况，并且能够更好地理解端元混合模型的优势和特点。
同时，本文也旨在为研究者和实践者提供一个深入学习端元混合模型的参考资料，帮助他们在实际研究和项目应用中更好地运用端元混合模型解决复杂的数据分析问题。
最终，我们希望本文能够帮助推动端元混合模型在实践中的广泛应用，并为相关领域的发展做出积极的贡献。
2.正文2.1 端元混合模型的概念端元混合模型是一种统计学上的模型，其基本概念是将整体的数据集分解为多个子集（端元），每个端元可以具有不同的概率分布。
光谱分解获取端元光谱
光谱分解获取端元光谱
光谱分解是一种将复杂的光谱分解为几个特定成分（端元）的方法。
端元是指光谱中代表特定物质或物理过程的单一成分。
通过分析端元光谱，可以了解复杂光谱中各成分的贡献和特性。
获取端元光谱的方法通常包括以下几个步骤：
1. 采集样品光谱：首先，需要采集一系列代表所研究样品的光谱数据。
这可以通过光谱仪等光学设备来实现。
2. 选择端元光谱：从采集到的样品光谱中选择几个代表性光谱，作为端元。
选择的端元光谱应该能够较好地表示样品中的特定成分。
3. 端元光谱提取：利用数学方法，如主成分分析（PCA）或线性混合模型（LSM），从样品光谱中提取端元光谱。
这些数
学方法可以将复杂的光谱分解为端元光谱和相关的权重系数。
4. 端元光谱分析：对提取到的端元光谱进行分析和解释。
可以通过比较端元光谱和已知的物质光谱数据库进行匹配，以确定端元光谱所代表的物质。
光谱分解获取端元光谱在许多应用领域都有广泛的应用，如遥感、光谱成像和化学分析等。
通过获取端元光谱，可以更好地理解和解释复杂光谱数据中的成分和特性。
元素法法二重积分法 -回复
元素法和二重积分法是求解平面区域内的定积分问题的两种方法，主要用于求解物理、工程和数学等领域中的问题。
这两种方法各有优缺点，适用于不同的问题类型。
元素法（Method of Elements）是一种将平面区域离散成多个小元素并对每个元素进行积分的方法。
这种方法主要用于处理复杂区域的积分问题，可以通过增加元素数量来提高计算精度。
元素法的优点是易于处理复杂形状的区域，而缺点是计算量较大。
二重积分法（Double Integral Method）是将平面区域的定积分问题转化为两个一重积分问题求解的方法。
对于给定的区域，可以通过对相关变量进行积分来计算总积分。
二重积分法的优点是计算简便，能够适应较多类型的问题；缺点是需要对不同积分顺序进行适当选择，处理复杂区域时可能会比较困难。
总之，元素法和二重积分法都有其适用范围和优缺点。
在实际问题中，可以根据问题的特点来选择合适的积分方法。
边界元法 数值方法
边界元法数值方法边界元法是一种数值方法，它利用一系列准确的基本计算步骤来解决复杂的非线性问题，可以获得非常精确的结果。
边界元法的最大优点是它可以简化复杂的问题，并且数值计算精度高，在科学研究、工程设计、信息处理等多个领域得到了广泛应用。
边界元法是一种数值方法，用于解决多项式方程组、相对论、流体力学与热力学等物理方程。
它利用较为精确的基本计算步骤，获得较为精确的数值结果。
边界元法的计算方法主要有两类：Finite Difference法和Finite Element法，它们都建立在分区概念的基础上，应用于计算复杂的非线性问题。
首先，Finite Difference法是将物理空间划分为离散的若干区域，在每一区域上考虑若干个变量，然后利用有限差分方法进行数值计算，得到解析解、步进解或数值解。
优点是运算较快，但精度受网格节点限制，而且对于比较复杂的物理模型的求解，难以得到满意的精度。
其次，Finite Element是根据物理问题的性质，将物理空间分为若干节点，每个节点都有一些变量，然后用元模型的形式表示物理场，也就是说，它根据物理问题的特点，建立出对应的数值模型，然后用有限元法进行数值求解，得到精确的解析解或数值解，优点是精度高，适用于各种复杂的物理模型；缺点是计算复杂，运算时间长。
边界元法是在有限差分和有限元法的基础上提出的。
它是一种特殊的有限元法，它结合了有限差分方法简单且速度快的优点以及有限元法准确及适用性强的优点，并且提出了若干更复杂的计算步骤，提高了计算的准确性。
边界元法应用的领域十分广泛，如在热力学、流体力学和化学反应等复杂的物理系统中，边界元法可以得到较为精准的数值解。
它还可以用于研究和设计结构力学系统，此时可以获得结构力学系统的非线性行为等特性。
此外，边界元法还应用于信息处理、金融分析等领域，可以获得较为精准的解析结果。
显然，边界元法的最大优点在于可以将复杂的问题进行简化，以较快的速度得到较高精度的解析结果，在科学研究、工程设计、信息处理等多个领域有着广泛的应用。
粒度端元组分 -回复
粒度端元组分-回复什么是粒度？粒度是指在数据处理和分析中所使用的数据的细粒度程度。
在数据领域中，粒度是用于描述数据的详细程度的一个关键概念。
粒度可以从总体的角度来衡量数据的完整性和细腻度。
一个粗粒度的数据集合可能只提供少量的总体信息，而一个细粒度的数据集合则能提供更加详细和具体的信息。
在数据处理和分析中，粒度是根据数据的特性和分析目的来确定的。
不同的研究问题和需求在粒度选择上可能存在差异。
例如，在市场调研中，可能需要对产品销售数据进行分析，而可以选择的粒度包括日销售量、周销售量或者月销售量等。
另外，根据数据的来源和形式，也可以对时间粒度、空间粒度、属性粒度等进行划分。
粒度的选择对于数据处理和分析的结果具有重要影响。
过大的粒度可能导致信息的丢失和不准确性，而过小的粒度则可能增加计算和存储的开销，同时还可能带来数据收集和处理的困难。
因此，在确定粒度时需要考虑到研究问题的特性、数据的可用性以及计算资源的限制等因素。
端元组分是指将数据按照某种粒度进行划分和归类，从而得到不同粒度的数据集合。
粒度端元组分是数据处理和分析中的一种常用方法，它可以帮助我们对数据进行更加细致的探索和分析。
通过将数据按照不同粒度进行分组，我们可以发现数据的潜在规律和特征，从而提高数据的价值和应用效果。
粒度端元组分的步骤可以分为以下几个方面：1. 确定分析目标：首先需要确定所要解决的问题或分析的目标。
根据问题的不同，可能需要选择不同的粒度进行分析。
例如，如果要分析一段时间内的销售额变化趋势，可以选择不同的时间粒度，比如日粒度、周粒度或月粒度。
2. 数据预处理：在开始进行粒度端元组分之前，需要对数据进行预处理。
这包括数据清洗、去重、转换和归一化等。
预处理的目的是为了提高数据的质量和可用性，减少噪声和错误的影响。
3. 确定粒度：根据问题的要求和数据的特性，确定最适合的粒度。
这可能需要根据数据的时间、空间、属性等不同维度进行划分。
例如，如果要分析一个地区的人口变化趋势，可以选择按照年份和地区进行粒度划分。
基于分类结果的多光谱遥感影像端元提取方法
体分析理论 的端元提取方 法。通过 Ｔ Ｍ 影像 端元提取 实验表 明， 该方法能够克服 端元提取 数 目的限制， 有效的提取 多光谱影像的端元。 【 关键词 】 多光谱 ； 混合像元 ； 端元
项目与曝 囊
Ｓ ｃ 科 ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ＆ 技 Ｔ ｅ ｃ ｈ 视 ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ 界 Ｖ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ
科技
・
探索・ 争鸣
基于分类结果的多光谱遥感影像端元提取方法
张云 飞 岳 彩 荣 － ２ 马 明 （ １ ． 西 南林 业大 学 ， 云南 昆明 ６ ５ ０ ２ ２ ４ ； ２ ． 西南 林 业大 学 森林 资源 管理 与遥 感 实验 室 ， 云 南 昆明 ６ ５ ０ ２ ２ ４）
用
遥感影像端元提取是理解遥感影像空间与特征空间的纽带 ． 它是 进行遥感影像混合像元分解的首要步骤 ． 直接影响混合像元分解 的精 度． 是进行定 量遥感 反演的基础 ． 因而混合像 元分解理论 在遥感影像 的理解与运用上 占据重要 的地位 现行 的端元来源有 两种 ． 一是使用 光谱仪在地 面或 实验室测量到 的“ 参考端元 ” ［ ３ １ ： 二是在遥 感图像上得 到的“ 图像端元” 。但是 由于各种因素 ． 诸如不 同传感器光谱响应 、 大 气影响 、 辐射条件等 ， 地面实测光谱很难与影响建立起关系 ， 并且实测 有较大的主观性 。 而从影像 本身获取端元简单 、 方便 ， 且获取 的端元具 有与影像数据相 同的度量尺度目 ． 因此从影像 本身获取端元 是 目前获 取有 效端 元的主要途径 和研究 的热点 目前 ． 国 内外针对 端元提取 的算法 大都集 中于高光谱影像 ， 高光 谱 影像以其 图谱合 一技 术为端元 的提 取提供 了广 阔的空 间 ． 而对于 高空间分 辨率低 光谱分 辨率的多光谱影像端元 提取算 法很少 。 如何从 多光谱影像 仅有 的几个 波段中有效 的提取端元信息 ． 是 多光谱 遥感影 像混合像元 分解 的关键 现行 的端元提取算法集 中于凸面体分析 ． 通 过求 取影像 的本 征维数来 确定端元 的数 目． 端元数 目即为本征维数加 以Ｔ Ｍ多光谱影像 为例 ． 分辨率为 ３ ０ 米 的多光谱 影像有 ６ 个波 段． 即便 这 ６ 个 波段互 不相关 ． 其本征维数不会超过 ６ 维， 最多能够提 取７ 个端元 对 于实际应用来说 ． 端元提取 的理论在 Ｔ Ｍ 等多光谱影 像上是难 以应用 的 为此 ． 本 文提 出了一种基 于分类结果 的多光谱遥 感影像端元 提取方 法 该方法结合监督分类 、 纯净像元 指数提取和 凸 面体理论来 提取端元 ． 解决 了多光谱遥感影像端元提取 数量限制和精 度 问题 ． 为多光谱遥感 影像端 元提取提供 了新 的思路
混合象元分解读书报告
一般来说，根据非线性混合光谱模型原理进行混合像元分解分类优于直接
4．混合像元的分解模型
4.1.线性模型
线性混合模型是最简单，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:组成混合像元的几种不同地物的光谱之间是独立的, 它们以线性的方式组合成混合像元的光谱。线性混合模型就是在已知所有端元的情况下求出每个图像像元中各个端元所占的比例，数学表达式如下：
混合象元分解读书报告
遥感图像所获得的栅格影像数据均是以像元为单位记录地物反射和发射的光谱信号所获得的，它是像元内所有地物的光谱信息的综合。当一个像元内部仅有一种土地覆盖类型，那么该像元仅对应该单一类别的土地覆盖类型的光谱信息，该像元称之为“纯像元”。然而由于传感器分辨率以及地物类别的复杂性等原因往往导致一个像元内包含着多个的土地覆盖类型，这些多发生于地类的边界处。这些由多种地物的混合体所组成的像元的光谱特征是这几种地物的光谱特征的混合反映。这种类型的像元称之为“混合像元”。在进行遥感解译时，由于单一类别的地物具有不同的光谱特性，因此在遥感解译中纯像元十分易于识别，然而混合像元由于其光谱组合的复杂性使其无法直接归类到某一典型地物，从而加大了遥感解译分类的难度，更阻碍了遥感技术向定量化的深入发展。为此，本文接下来对混合象元形成的原因，分解模型以及常用的分解流程进行详细的介绍。
在人工神经网络遥感分类方面，研究人员进行了大量的研究并取得了显著的成果。但是由于人工神经网络模型的研究和应用仍处于起步阶段，人工神经网络知识在混合像元分解的应用上的表达还需要模型化和形式化，人工神经网络与遥感影像地学知识还需在深层结合上进一步深化。尽管其存在一定的不足，但是人工神经网络模型的综合分析能力为遥感和多源数据的分析和分类提供了可靠的新途径，是一种非常有效的分类手段，具有广阔的应用前景。
一种高光谱遥感影像端元自动提取方法
Ａｎ Ａｕ ｏ ｔｃ Ｅｎ ｍｅ ｂ ｒ Ｅｘ ｒ ｃ ｉｎ Ａｌ ｏ ｉ ｍ ｒ ｍ ｐ ｒ ｐ ｃｒ ｌＩ ｇ ｔ ｍａ ｉ ｄ ｍ ｅ ｔａ ｔｏ ｇ ｒｔ ｈ ｆ ｏ Ｈｙ ｅ ｓ ｅ ｔａ ｍａ ｅ
Ｗ ＡＮＧ ａ ｑｉｇ Ｘｉｏ ｎ 。～ ， ＤＵ ｅ－ｕ ０， Ｐ ｉ ｎ ＴＡＮ ｎ ， ＡＯ ｅ ① ｊ Ｋｕ ０ Ｃ Ｗ ｎ
ｏ ｔ ｆａｕ ｏｍａｔｏ ． ｉ ｎ
Ｋｅ ｒ ｓ １ ｅ ｐ ｃ ｒ ｌｍｉ ｔ ｒ ｄ ｌ ｃ ｎ ｅ ｉ ｌｘ； ｎ ｍｅ ｅ ｙ ｗｏ ｄ ：ｉ ｒｓ ｅ ｔａ ｘ ｕ ｅｍｏ ｅ ； ｏ ｖ ｘ ｓｍｐ ｅ ｅ ｄ ｍｂ ｒ ｎ
１ 引 言
高光 谱遥感 影像 波段多 、 信息量 大 ， 提供 更 丰富 的地物信 息 ， 利用 高光谱 进行 目标检测 、 影像 分类 和 参数 反演是 当前遥感 科学 技术 领域 的研 究热点 。由 于传 感器 的空间分 辨 率 以及 地 面 的复 杂 多样 性 ， 混 合像元 普遍存 在于遥 感 图像 中。有效提 取纯净 像元
（ Ｃ ｉａＵ ｉｅｓ ｙ ｏ ｎ ｎ ｎ ｅ ｈ ｏｏ ｙ，ｅ ｂ ｒ ｔｒ ｏ ｎ ｖ ｒｎ ｅ ｔ ｎ ① ｈｎ ｎ ｖ ｒｉ ｆ Ｍｉ ｉｇ ａ ｄ Ｔ ｃ ｎ ｌｇ ｋ ｙｌ ｏ ａｏ ｙ ｆ ｒ ａ ｄ Ｅｎ ｉｏ ｍ ｎ ｄ ｔ ａ ｌ ａ
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。
粒度端元组分 -回复
粒度端元组分-回复什么是粒度端元组分？粒度端元组分（granular-attribute decomposition）是一种对数据进行分析和处理的方法。
简单来说，它是将数据按照不同的粒度分解成不同的元组，以便更好地理解和提取数据的意义和信息。
在这种方法中，数据的粒度指的是数据的纵深和细节程度，而端元组则是指被分解的数据单位。
为什么要进行粒度端元组分？进行粒度端元组分有以下几个原因：1. 信息提取：通过将数据按照不同的粒度进行分解，可以更好地提取和理解数据中的信息和特征。
不同的粒度可能会有不同的数据组合和关系，通过粒度端元组分可以更好地发现这些隐藏在数据中的信息。
2. 数据分析：在进行数据分析时，合适的粒度可以为我们提供不同层次的数据信息。
将数据按照不同的粒度分解，可以帮助我们从不同的角度来理解和解读数据，发现数据的规律和趋势，并从中得出相应的结论。
3. 决策支持：通过粒度端元组分，我们可以将数据的不同维度和层次展示出来，为决策提供更多的参考。
不同的粒度可能会对决策结果产生不同的影响，通过粒度端元组分，我们可以全方位地考虑和权衡各个维度的影响。
如何进行粒度端元组分？进行粒度端元组分的步骤如下：1. 确定目标：首先，需要确定进行粒度端元组分的目标和要解决的问题。
明确目标可以帮助我们有针对性地选择合适的分解粒度和方法。
2. 选择粒度：根据目标和问题的需要，选择适当的粒度。
粒度可以是时间、地理区域、组织结构等。
选择粒度时需要考虑数据的可获取性和使用性。
3. 粒度分解：将数据按照选定的粒度进行分解。
可以使用可视化工具或编程语言进行分解，把数据组织成不同的元组。
确保每个元组都包含有关特定粒度的信息。
4. 数据分析与提取：对每个粒度分解得到的元组进行数据分析和提取。
可以运用统计学、机器学习等方法来提取数据中的规律和趋势，发现数据中的关联和差异。
5. 结果解释与应用：根据数据分析的结果，对不同粒度的元组进行结果解释和应用。
简述砂岩的三端元分类。
简述砂岩的三端元分类。
砂岩是岩石系列中的一种类型，它在地质学上有着是极其重要的地位，它的结构具有一定的特性，可以进行系统的分类和解释。
在砂岩分类中，有一种叫做三端元分类的方法，是指把具有不同结构和构造的岩石根据它们的主要结构和特征，按照特定的准则划分为三类。
具体地说，三端元分类是一种将沉积岩石分类的方法，把所有的沉积岩石根据它们产生的环境而划分为三类，即变质岩、沉积岩和物源岩三类。
变质岩是按岩石原有材料经热压和冷挤压作用而受到改变，形成特征元素和特殊构造的岩石。
变质岩类型有火成岩、混合岩、变质泥岩等，它们都拥有类似的特点和特性，可以用来识别变质岩的特性。
沉积岩是指岩石原有材料经过碰撞、碎裂、沉积、混合、化学反应等多种方式，而形成的岩石。
它们的结构特征受到流体的冲刷、物质的运移、沉积和变形等不同程度的影响，常见的有碎屑岩、碳酸盐岩、白云岩等。
最后，物源岩是岩石构成中含气体成分最丰富的粒度组分，通过物质运移、堆积和变形，形成具有自身特性的岩石。
它具有高粘结性和高温度特征，属于自身的特殊性的岩石。
砂岩是典型的物源岩，它的结构大体包括砂砾、岩质和颗粒三部分，岩质岩石中以火成岩及受热变质岩为主，砂砾颗粒以沉积岩砾和沉积碎屑岩砾为主，都可以在砂岩中发现。
总之，砂岩的三端元分类是一种沉积岩石分类方法，它将沉积岩
石划分为变质岩、沉积岩和物源岩三类，砂岩属于最后一类。
砂岩的三端元分类有助于我们正确识别砂岩的构造特征，有助于我们正确地认识砂岩的构造特性，为砂岩的研究加深认识。
古代失传的数学方法
古代失传的数学方法
古代失传的数学方法有很多，以下是其中一些：
1.印度算法：这是一种古老的算法，被认为是用来计算乘法和除法的。
它是由印度人发明的，被传播到了中东和欧洲。
然而，它从15世纪后就
逐渐失传了。
2.古埃及分数系统：古埃及人使用了一种分数系统，它可以用分数表
示任何有理数。
然而这种系统并不是基于十进制，因此在后来的时期被废
弃了。
3.古代中国算学：在古代中国，有许多非常高明的数学家，他们发明
了很多数学方法，比如中国割补法、规矩术等等。
然而，在唐朝之后，这
些方法逐渐被遗忘了。
4.古希腊几何学：古希腊人擅长几何学，他们发明了许多几何理论和
公式。
然而，在中世纪的某个时期，这些理论和公式逐渐失传了。
5.古罗马计算方法：古罗马人使用罗马数码来进行计算，这种方法已
经被封建社会所废弃。
距今已经失传了很长时间。
基于多尺度特征的高光谱端元提取方法
基于多尺度特征的高光谱端元提取方法罗菁;刘悦;李云雷【期刊名称】《天津工业大学学报》【年(卷),期】2017(036)006【摘要】为提升高光谱端元提取效率,避免同种地物端元的多次重复提取,根据高光谱同种地物光谱曲线主要特征近似、全体像元中端元个体两两具有极大差异的原则,提出了一种基于多尺度特征的高光谱图像端元提取方法,即多尺度特征像元纯度指数方法(MSPPI).首先利用一维离散小波变换获取多尺度的光谱信息,然后利用光谱角距离和欧式最小距离提取相应的多尺度的光谱特征,并利用像元和其邻域内像元点之间的关联,引入距离测度提取纯像元,最终实现端元提取.通过在高光谱数据库USGS和AVIRIS中的实验验证算法有效性,并与SPPI算法和N-FINDR算法进行对比.结果表明:MSPPI算法能够提取全部端元,且每种地物端元提取百分比低于5％,SPPI虽然能够提取全部端元但提取百分比均高于10％,端元重复提取现象严重,而N-FINDR不能有效提取小面积地物,说明MSPPI算法性能优于N-FINDR算法和SPPI算法.【总页数】8页(P73-80)【作者】罗菁;刘悦;李云雷【作者单位】天津工业大学电工电能新技术天津市重点实验室,天津 300387;天津工业大学电气工程与自动化学院,天津 300387;天津工业大学电工电能新技术天津市重点实验室,天津 300387;天津工业大学电气工程与自动化学院,天津 300387;天津工业大学电工电能新技术天津市重点实验室,天津 300387;天津工业大学电气工程与自动化学院,天津 300387【正文语种】中文【中图分类】TP751【相关文献】1.基于改进人工蜂群算法的高光谱图像端元提取方法 [J], 李冰;孙辉;孙宁;王坤2.一种基于离散粒子群优化算法的高光谱图像端元提取方法 [J], 张兵;孙旭;高连如;杨丽娜3.基于Cayley-Menger行列式的高光谱遥感图像端元提取方法 [J], 普晗晔;王斌;张立明4.基于波段选择改进的高光谱端元提取方法 [J], 严阳;华文深;张炎;崔子浩;刘恂5.一种基于空谱协同的高光谱端元提取方法研究 [J], 郭诗韵因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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【遥感专题系列】定量/高光谱遥感之——混合像元分解(2013-09-09 09:55:23)转载▼分类：遥感技术标签：混合像元分解端元波谱提取杂谈当具有不同波谱属性的物质出现在同一个像素内时，就会出现混合像元。
混合像元不完全属于某一种地物，为了能让分类更加精确，同时使遥感定量化更加深入，需要将混合像元分解成一种地物占像元的百分含量（丰度），即混合像元分解，也叫亚像元分解。
混合像元分解是遥感技术向定量化深入发展的重要技术。
本文主要介绍以下内容：∙基本概念∙端元波谱提取∙混合像元分解∙基于MNF的MTMF混合像元分解1.基本概念∙混合像元地球自然表面几乎不是由均一物质所组成的。
当具有不同波谱属性的物质出现在同一个像素内时，就会出现波谱混合现象，既混合像元（Mixed Pixel）。
Singer和McCord（1979）发现如果混合像元的尺度很大（宏观），那么混合像元将存在线性关系。
对于微观的混合，混合像元通常表现为非线性关系（Nash and Conel，1974；Singer，1981）。
∙混合像元形成原因从理论上讲，混合像元的形成主要有以下原因：1) 单一成分物质的光谱、几何结构、及在像元中的分布；2) 大气传输过程中的混合效应；3) 传感器本身的混合效应；其中：2)和3)为非线性效应，2)可以通过大气校正进行修正；3)可以通过仪器的校准、定标加以部分克服；1)部分是线性效应，也是本文讨论的内容。
∙混合像元分解混合像元分解技术假设：在一个给定的地理场景里，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这个像元面积比例（丰度）的函数。
这个函数就是混合像元分解模型。
近年来，研究人员提出了许多有效的分解模型，主要有：线性混合光谱模型、模糊监督分类模型、神经网络模型等。
其中比较常用的是线性模型，即线性混合光谱模型。
∙线性混合光谱模型线性模型假设在不同物质间不存在相互作用，位于同一像元区域的波谱是纯净物质波谱的线性组合，是根据它们的组成比例进行加权，获取线性组合的组成比例就是混合像元分解。
混合像元分解流程在影像已经完成预处理的前提下（如几何校正、大气校正、去噪等），混合像元分解的一般的过程：首先获取端元波谱（从图像上、波谱库中或者其他来源），然后选择一种分解模型在每个像素中获取每个端元波谱的相对丰度图，最后从丰度图上提取不同组成比例的像元。
2. 端元波谱提取选取合适的端元是成功的混合像元分解的关键。
端元选取包括确定端元数量以及端元的光谱。
理论上，只要端元数量m小于等于b+1（b表示波段数），线性方程组就可以求解。
然而实际上由于端元波段间的相关性，选取过多的端元会导致分解结果更大的误差。
端元光谱的确定有两种方式：(1) 使用光谱仪在地面或实验室测量到的“参考端元”；(2) 在遥感图像上得到的“图像端元”。
方法(1)一般从标准波谱库选择，方法(2)直接从图像上寻找端元可选择的方法有：从二维散点图中基于几何顶点的端元提取，借助纯净像元指数（Pixel Purity Index——PPI）和n维可视化工具用于端元波谱收集，基于连续最大角凸锥（Sequential Maximum Angle Convex Cone——简称SMACC）的端元自动提取。
下面介绍几种端元选择的方法。
2.1基于几何顶点的端元提取将相关性很小的图像波段，如PCA、IC、MNF等变换结果的前面两个波段，作为X、Y轴构成二维散点图。
在理想情况下，散点图是三角形状，根据线性混合模型数学描述，纯净端元几何位置分布在三角形的三个顶点，而三角形内部的点则是这三个顶点的线性组合，也就是混合像元，如图1所示。
根据这个原理，我们可以在二维散点图上选择端元波谱。
在实际的端元选择过程中，往往选择散点图周围凸出部分区域，后获取这个区域相应原图上的平均波谱作为端元波谱。
图1：散点图上的纯净像元与混合像元下面以MNF变换后的第一、第二波段作为X、Y轴构建二维散点图，如下图所示。
图2：Scatter Plot窗口2.2基于PPI的端元提取借助纯净像元指数（PPI）和n维可视化工具用于端元波谱收集，下面详细介绍操作步骤。
第一步、获取纯净像元这个步骤是在MNF变换的结果上计算纯净像元指数（PPI），之后选择阈值范围从PPI 图像上获得感兴趣区，感兴趣区包含的像元就是比较纯净的像元。
（1）打开高光谱数据。
（2）在ENVI主菜单中，选择Spectral ->MNF Rotation- > Forward MNF -> Estimate Noise Statistics From Data。
在标准ENVI文件选择对话框中，选择高光谱图像文件。
打开Forward MNF Transform Parameters面板，选择MNF输出路径及文件名，单击OK执行MNF变换。
（3）在ENVI主菜单中，选择 Spectral-> Pixel Purity Index->[FAST] New Output Band。
在打开的Pixel Purity Index Input File对话框中，选择MNF变换结果，单击Spectral Subset按钮，选择前面10个波段（MNF后面波段基本为噪声），单击OK。
（4）在Pixel Purity Index Parameters面板中，设置Threshold Factor：3，其他参数默认，选择输出路径及文件名，单击OK执行PPI计算。
（5）在Display窗口中显示PPI结果。
选择Overlay->Region of Interest，在ROI Tool 面板中，选择Options->Band Threshold to ROI，选择PPI图像作为输入波段，单击OK，打开Band Threshold to ROI面板（图3）。
Min Thresh Value：36，Max Thresh Value：空（PPI图像最大值），其他默认设置，单击OK计算感兴趣区，得到的感兴趣区显示在Display 窗口中。
图3： Band Threshold to ROI面板第二步、构建n维可视化窗口（1）在ENVI主菜单中，选择Spectral ->n-Dimensional Visualizer，在n-D Visualizer Input File对话框中选择MNF变换结果，单击OK。
（2）在n-D Controls面板中，选择1、2、3、4、5波段，构建5维的散点图。
第三步：选择端元波谱（1）在n-D Controls面板中，设置适当的速度（Speed），单击Start按钮，在n-D Visualizer 窗口中的点云随机旋转，当在n-D Visualizer窗口中的点云有部分聚集在一块时，单击Stop 按钮。
（2）在n-D Visualizer窗口中，用鼠标左键勾画“白点”集中区域，选择的点被标示颜色。
（3）在n-D Controls面板中，选择Class->Items 1:20->White（用于删除点），单击Start按钮，当看到有部分选择的点云分散时候，单击Stop按钮，在n-D Visualizer窗口中选择分散的点，自动会将选择的点删除。
借助<-，->，New按钮可以一帧帧从不同视角浏览以辅助删除分散点。
（4）在n-D Visualizer窗口中，单击右键选择New Class快捷菜单，重复（1）~（3）选择其他“白点”集中区域。
图4：n-D Visualizer窗口中的端元第四步、输出端元波谱（1）在n-D Controls面板中，选择Options->Mean All，在Input File Associated with n-D Scatter Plot对话框中选择原图像，单击OK。
（2）获取的平均波谱曲线绘制在n_D Mean绘图窗口中。
（3）参考“波谱分析工具”章节，识别每条波谱曲线对应的地物类型。
（4）在n_D Mean绘图窗口中，选择File->Save Plot As->Spectral Library（或者ASCII），将端元波谱保存为波谱库文件或者文本文件。
2.3基于SMACC的端元提取连续最大角凸锥（Sequential Maximum Angle Convex Cone ）简称SMACC。
SMACC方法可从图像中提取端元波谱以及丰度图像（abundance Image）。
它提供了更快，更自动化的方法来获取端元波谱，但是它的结果近似程度较高，精度较低。
SMACC方法是基于凸锥模型（也称为残余最小化）借助约束条件识别图像端元波谱。
采用极点来确定凸锥，并以此定义第一个端元波谱；然后，在现有锥体中应用一个具有约束条件的斜投影生成下一个端元波谱；继续增加锥体生成新的端元波谱。
重复这个过程直至生成的凸锥中包括了已有的终端单元（满足一定的容差），或者直至满足了指定的端元波谱类别个数。
通俗的解释，SMACC方法首先找到图像中最亮的像元，然后找到和最亮的像元差别最大的像元；继续再找到与前两种像素差别最大的像素。
重复该方法直至SMACC找到一个在前面查找像素过程已经找到的像素，或者端元波谱数量已经满足。
SMACC方法找到的像素波谱转成波谱库文件格式的端元波谱。
下面以一个高光谱数据为例，详细介绍这个工具的操作过程。
（1）在ENVI主菜单中，选择 File->Open Image File，打开高光谱数据文件。
（2）在ENVI主菜单中，选择Spectral ->SMACC Endmember Extraction，在Select Input Image对话框中选择高光谱数据文件，单击OK打开SMACC Endmember Extraction Parameters 面板（图5）。
（3）在SMACC Endmember Extraction Parameters面板中，需要填写以下参数：∙端元波谱提取数量（Number of Endmembers）：15∙误差容限值(RMS Error Tolerance)：0默认值0表示只有达到Number of Endmembers 参数指定的终端个数，SMACC 才会结束。
如果指定一个RMS误差，那么达到这个RMS误差的话，SMACC就会结束，不管是否获取指定数量的端元波谱。
反射率数据推荐使用0.01，辐射亮度值数据推荐使用1。
但是要注意反射率数据常常扩大了倍数，比如扩大了10000倍，这个时候RMS Error Tolerance参数设置应该为10000x1%=100。
∙选择分离端元波谱的约束条件(unmixing constraint For Endmember Abundances)： Positivity Only：把每个波长的正值端元波谱作为约束条件。