常见混合像元分解方法

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混合像元分解流程

混合像元分解流程混合像元分解流程（Spectral Unmixing Process）英文：The mixed pixel decomposition process involves several key steps. Initially, it is crucial to ensure that the imagery has undergone necessary preprocessing, including geometric correction, atmospheric correction, and noise reduction. Once the imagery is ready, the process begins with the extraction of endmember spectra, which can be obtained from the image itself, spectral libraries, or other sources. Following the extraction of endmembers, a decomposition model is selected to derive the relative abundance maps of each endmember spectrum within each pixel. This involves the application of algorithms that analyze the spectral information and estimate the contribution of each endmember to the overall pixel reflectance. Finally, the abundance maps are used to extract pixels with different composition ratios, enabling a more detailed understanding of the underlying land cover and materials present in the image.中文：混合像元分解流程包括几个关键步骤。

混合像元分解算法的比较和改进

混合像元分解算法的比较和改进混合像元分解是一种图像处理算法，通过将一幅图像分解为几个基本的图像元素，然后再通过重新组合这些元素来实现图像处理。

混合像元分解算法在计算机视觉、图像识别等领域有广泛的应用。

本文将对混合像元分解算法进行比较和改进。

首先，我们将比较几种常用的混合像元分解算法，包括：均值漂移算法、Meanshift算法、K-Means算法以及高斯混合模型算法。

均值漂移算法是一种基于颜色直方图的算法，通过不断迭代寻找局部最大概率密度点来进行图像分割。

这种方法具有较好的抗噪声能力，但在处理大规模数据时，计算复杂度较高。

Meanshift算法是一种非参数化的聚类算法，通过估计图像颜色分布中心并将其与原始图像进行对比，来实现图像分割。

这种方法在处理复杂图像时，往往需要较长的收敛时间。

K-Means算法是一种基于聚类分析的算法，通过将图像像素点划分为不同的簇来实现分割。

这种方法的计算速度较快，但在处理高维数据时，由于存在样本划分不均衡的问题，容易导致结果不稳定。

高斯混合模型算法是一种概率模型，通过对图像像素点进行统计建模，进而进行分割。

这种方法在处理复杂图像时效果较好，但计算复杂度较高。

在比较了以上几种常用的混合像素分解算法后，我们可以发现它们各自具有一定的优势和不足之处。

为了改进这些算法，我们可以考虑以下几个方面：1. 改进聚类算法：针对K-Means算法存在的问题，可以考虑使用基于密度的聚类算法，如DBSCAN。

该算法不需要预先指定簇的数目，可以有效地解决样本划分不均衡的问题。

2.引入上下文信息：在图像分割过程中，通过引入上下文信息，如空间信息、纹理信息等，可以提高图像分割的准确性。

例如，可以将像素点与其周围像素点之间的关系纳入考虑，以更好地描述图像的结构特征。

3.结合深度学习方法：深度学习在图像处理任务中已经取得了重要的突破，可以将其应用于混合像素分解算法中。

通过使用深度神经网络来学习图像的特征表示，可以提高图像分割的性能。

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。

python 混合像元分解方法 -回复

python 混合像元分解方法-回复什么是混合像元分解方法？混合像元分解方法（Mixture Pixel Decomposition）是一种用于解析遥感图像中复杂地物的探测和提取的技术。

遥感图像包含了不同地物的混合像元，即一个像素内存在多种地物的信号。

混合像元分解方法可以将混合像元分离为不同的地物成分，从而获得每个地物的光谱信息，进一步实现对地物进行分类和定量分析。

混合像元分解方法的原理混合像元分解方法通过数学模型对混合像元进行分解，其中最常用的数学模型是线性模型。

假设一个像元包含K 个地物成分，那么混合像元可以表示为K 个地物的线性组合。

即：I = ∑( f * ρ)其中，I 是观测到的混合像元，f 是混合像元中每个地物的系数，表示该地物在混合像元中的比例，ρ是对应地物的光谱响应曲线。

通过对I 进行解析，可以求解出每个地物的成分系数f。

常见的混合像元分解方法1. N-FINDR：N-FINDR 法（Normalized Maximum Likelihood Feature Discrimination）是一种经典的混合像元分解方法。

它通过最大似然估计寻找最优的像元组合，将混合像元分解为基础地物。

N-FINDR 法常用于无监督的遥感图像分类。

2. SISMA：SISMA 法（Spectral Information Subtraction Maximum Likelihood Algorithm）是一种监督的混合像元分解方法。

它引入了监督样本，通过最大似然估计计算每个地物的成分系数。

SISMA 法可以有效地提高分类精度和抑制混合像元效应。

3. VCA：VCA 法（Vertex Component Analysis）是一种基于顶点的混合像元分解方法。

它通过在N 混合像元图中选择顶点，进行解析，找到与顶点最接近的纯地物光谱，从而实现混合像元的分解。

VCA 法适用于对大尺度遥感图像进行定量分析。

混合像元分解方法的应用混合像元分解方法广泛应用于遥感图像解析、地物分类、环境监测等领域。

混合像元分解研究综述——端元内光谱差异问题

混合像元分解研究综述——端元内光谱差异问题或叫做端元变异，端元不稳定(Endmember variation)。

一般的混合像元分解算法假设相同地物都有相同的光谱特征，因而对整幅图像采用相同的端元光谱。

但由于同物异谱现象的存在，端元的光谱并非恒定的值，这就是端元内光谱差异现象。

这种现象的存在常常会导致分解结果的误差。

目前，解决该问题的方法可以分为四类：(1) 多端元方法多端元方法指对每一类地物选取多个端元光谱参与混合像元分解。

其中最典型的方法是由Roberts等(1998)[49]提出的MESMA(Multiple Endmember Spectral Mixture Analysis)方法。

该方法首先为每类地物选取多条光谱，并以此生成多个端元组合（每个端元组合由不同地物中的某一条光谱组成），接着对每个像元寻找最小二乘法误差最小的端元组合，进而求出每个像元的端元比例。

该方法在很多研究中被证实是十分有效的[50-54]。

Bateson等(2000)[55]提出了一种端元束的方法，该方法对每类地物生成端元束（一个端元束由许多同一类地物的光谱组成），将所有端元束的光谱作为端元进行混合像元分解。

因为端元数目超过光谱波段数，方程组欠定，所以只能求解出每一类地物（也就是一个端元束内所有光谱的比例之和）的最小值和最大值，再对其作平均得到每类地物的比例。

该方法的优点在于可以得到每类地物比例的误差范围。

多端元方法机制明确，但计算复杂，耗时过长。

(2) 光谱变换在很多情况下，同类地物的光谱的差别来自绝对值的变化，而光谱形状是相似的。

因此通过对光谱进行一定的变换可以减少端元的光谱差异。

Wu（2003）[56]提出将光谱除以各个波段的均值，再作混合像元分解，并应用于城市监测；Garcia-Haro等（2005）[57]将光谱作标准化后再作混合像元分解；Asner等(2003)[58]将光谱作微分后再作混合像元分解。

Juan Pablo Guerschman等(2009)[59]利用原始光谱计算出归一化差分植被指数（Normalized Difference VegetationIndex, NDVI）和纤维素吸收指数（Cellulose Absorption Index，CAI），假设两个指数也满足线性混合模型，利用两个指数求得光合植被、非光合植被及裸土的比例。

高光谱图像混合像元分解算法

ｏｐｏｅｔａａｅｃｐｉＳＤｎｓｐｒｖｃｏｄｔｄｓｒｔｎ（ＹＤ）ｗｓｒｐｓｄｉｔｈｐｒｅｔａｅａｓｅｅｌｓｆｄｉｏｔｏａｓｉｕｔｒｉｏａｏｏｅ．Ｆｒ，ｙｅｓｃｒｉｇｔｒｃａｓｉｔｗｒ，ｐｓｐａｍｌｄａｗｉｅｎｐｔ．
２ＣｌｇｆｌｃｏｉＥｇｎｅｎ，ｅｏｇａｇＵｉｒｔ，ｒｉ１００，ｈｎ）．ｏｅｅｏｅｔｎｃｎｉｅｒｇＨｉｎｊｎｎｖｓｙＨａｎ５０１ＣｉｌＥｒｉｌｉｅｉｂａ
Ａｂｔａｔｈｒｄｔｎｌｈｐ￣ｐｃｒｌｉｇｎｘｎｌｏｔｍｎｏｖｓｔｅｅｔｃｉｎｏｎｍｅｅｎｈｓｉｔｎｓｒｃ：Ｔｅｔａｉｏａｙｅｅｔｍａｅｕｍｉｉｇａｇｒｈｉｖｌｅｈｘｒｔｆｅｄｍｂｒａｄｔｅｅｔｉａｉａｏｍａｉｏｏｂｎａｃａｕｓｆｒｅｃｎｍｅｅ．Ａｌｏｇｎｄｌｓａｌｒｖｄｃｅｔｂｅｕｍｉｉｇｒｓｌ，ｈｉｓｍａｆａｕｄｎｅｖｌｅａｈｅｄｍｂｒｏｔｕｈｍａｙｍｏｅｓｕｕｌｐｏｉｅａｃｐａｌｎｘｎｅｕｔｔｅｂａｙｈｙｓｂｒａｎｔｏｅｐｘｌｗｅｅａｎｎｗｎｍｅｅｘｓｓｈｒｆｒ，ａｈｐｒｐｃｒｌｉｇｎｘｎｇｒｈｂｓｄｅｇｅｔｉｈｓｉｅｓｈｒｎｕｋｏｎｅｄｍｂｒｅｉ．Ｔｅｅｏｅｙｅｓｅｔａｍａｅｕｍｉｉｇａｏｉｍａｅｔｌｔ

混合像元分解笔记

光谱混合分析（SMA）1.光谱分析法：利用光谱学的原理和实验方法以确定物质的结构和化学成分的分析方法。

特点：（1）分析速度较快（2）操作简便（3）不需要纯样品（4）可同时测定多种元素或化合物，省去复杂的分离操作（5）选择性好。

可测定化学性质相近的元素和化合物（6）灵敏度高（7）样品损坏少探随着新技术的采用，定量分析的线性范围变宽，使高低含量不同的元素可以同时测定，还可以进行微区分析。

局限性：光谱定量分析建立在相对比较的基础上，必须有一套标准样品的组成和结构状态应与被分析的样品一致。

2•高光谱遥感：指利用很多很窄的电磁波波段获得观测目标的相关信息。

（即高光谱分辨率）特点：波段数目多，波段宽度窄，波段分布连续，光谱分辨率高，图谱合一。

f 地物识别、分类具有优势，适用于混合像元分析。

高光谱遥感影像分析f 集中于对光谱维信息的提取和定量分析。

（1）影像立方体X, Y:普通影像的长和宽乙由波长长短顺序叠加形成的。

（上短下长）图：单个像元沿Z轴的不同亮度值形成了一条连续的光谱曲线波(X 长，Y亮度)f描述每个像元所代表的地物光谱特征。

(2)光谱数据库：自然条件下，仪器实测的各种地物光谱数据。

人为控制下，测得的矿物，植物矿片等光谱数据。

每条光谱记录都对应有其测量的仪器，气象条件，周围环境等详细信息。

(3)光谱匹配：将地物光谱与实验室测量的参考光谱进行匹配，或将地物光谱与参考光谱数据库进行比较，求得它们之间的相似性或差异性，以达到识别地物的目的。

3.混合光谱分析纯像元：仅包含一种土地覆盖类型。

记录的是该土地覆盖类型的光谱响应特征或光谱信号。

混合像元：包含不止一种土地覆盖类型。

记录的是不同土地覆盖类型光谱响应特征的综合。

(1)线性混合：指传感器无法分辨的多种小地物光谱的线性合成。

只要这些不同小地块的光谱能互不干扰地到达传感器，就可用线性方法通过像元亮度值估算不同地块比例f (各地块分布紧密的区域) 包括：物理学描述，代数学描述，几何学描述。

8-高光谱遥感影像混合像元分解

纯净端元指数提取示意图
A、B、C、D的纯净像元指数分别为2,2,1,1
（2）N-Finder
主要是利用高光谱数据在特征空间中的凸面单形体结构，寻找最大体积的单形体，从而自动获取图像中的所有端元。下式当误差项n满足很小时，所有的点正好满足落在单形体的体积内。
以两个波段三个端元为例，说明它们之间的几何关系， A，B，C分别是三角形的顶点，三角形内部的点对应
（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
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
原始TM影像
训练样区
长江居民地植被湖泊
四种地物波段光谱曲线图
BP算法分类结果
分解结果
线性分解结果
长江
ANN分解结果
湖泊
植被
居民区
长江
首先给定一个初始向量（一般为图像中所有光谱的均值向量），对图像进行约束性解混，得到误差图像。
误差最大的像元作为第一个端元，对图像进行约束性解混，得到误差图像中误差最大的像元作为新的端元，再将新端元再加入到下一步的约束线性解混操作中，直到求出图像中的所有端元。
全自动选择端元实例：
AVIRIS图像立方体
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：

一种端元变化的神经网络混合像元分解方法_吴柯

第11卷　第1期2007年1月遥　感　学　报JOURNAL OF RE MOTE SENSI N GVol .11,No .1Jan .,2007收稿日期:2005212206;修订日期:2006204220基金项目:国家自然科学基金项目(编号:40471088,40523005)、国家973项目(编号:2006CB701302)和地理空间信息工程国家测绘局重点实验室课题资助。

作者简介:吴　柯(1981—　),男,武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室博士研究生。

研究方向为神经网络,遥感图像处理等。

E 2mail:tingke2000@ 。

文章编号:100724619(2007)0120020207一种端元变化的神经网络混合像元分解方法吴　柯,张良培,李平湘(武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北武汉　430079)摘　要:　遥感图像中普遍存在着混合像元,对混合像元进行分解是遥感图像处理中的难点,在端元(End me mber )个数不变的情况下,往往得到的分解结果精度不高。

本文基于fuzzy ART MAP 神经网络,提出一种基于端元变化的神经网络混合像元分解模型。

首先利用混合像元与纯净端元之间的光谱相似性,判断出混合像元包含的端元个数及类别,然后结合fuzzy ART MAP 神经网络进行分解。

实验结果表明:本文提出的方法比传统的线性混合模型及fuzzy ART MAP 神经网络模型的精度要高,而且更加符合实际情况。

关键词:　混合像元;端元变化;线性模型;神经网络;Fuzzy ART MAP;影像分类中图分类号:　TP751.1 文献标识码:　AA Neura l Network M ethod of Selecti ve End m em ber for P i xel Unm i x i n gWU Ke,ZHANG L iang 2pei,L I Ping 2xiang(S tate Key Laboratory for Infor m ation Engineering in Surveying,M apping and Re m ote Sensing,Hubei W uhan U niversity,Hubei W uhan 430079,China )Abstract:　Remote sensing i mages contain a l ot of m ixed i mage p ixels,but it is difficult to classify thesep ixels .I f the number of p ixel ’s endmember is regarded as unchangeable,the traditi onal p ixel unm ixing algorith m cannot get a g ood result .In this paper we devel op a new method of selective endmembers for p ixel unm ixing based on the fuzzy ART MAP neural net work,which firstly compares the p ixel ’s spectral t o the conference one and then gets the nu mber of endmember .W hen it is taken into account,we use an ART MAP neural net work t o extract subp ixel infor mation .Finally,the experi m ental results show that the selective endmember algorithm has been i mp r oved over conventi onal ANN algorithm s and conventional linear algorithm s .Key words:　m ixed p ixel;selective endmember;linear algorithm;ANN;Fuzzy ART MAP;i mage classification1　引　言由于地球卫星的空间分辨率及地表的复杂多样性,在一幅遥感图像中有许多像元都包含有若干表面覆盖类(标准地物)[1],这类像元称为混合像元。

常见混合像元分解方法简介

常见混合像元分解方法(2011-04-20 20:35:42)转载▼分类：遥感技术标签：混合像元亚像元分解方法线性波谱分离教育常见的混合像元分解方法，主要包括线性波谱分离(Linear Spectral Unmixing )、匹配滤波(MF )、混合调谐匹配滤波(MTMF）、最小能量约束(CEM）、自适应一致估计（ACE）、正交子空间投影(OSP)等。

下面分别对几种分类方法原理一一说明。

(1)线性波段预测(Linear Band Prediction)线性波段预测法（LS-Fit）使用一个最小方框（least squares）拟合技术来进行线性波段预测，它可以用于在数据集中找出异常波谱响应区。

LS-Fit先计算出输入数据的协方差，用它对所选的波段进行预测模拟，预测值作为预测波段线性组的一个增加值。

还计算实际波段和模拟波段之间的残差，并输出为一幅图像，残差大的像元（无论正负）表示出现了不可预测的特征（比如一个吸收波段）。

(2)线性波谱分离(Linear Spectral Unmixing )Linear Spectral Unmixing可以根据物质的波谱特征，获取多光谱或高光谱图像中物质的丰度信息，即混合像元分解过程。

假设图像中每个像元的反射率为像元中每种物质的反射率或者端元波谱的线性组合。

例如：像元中的25%为物质A，25%为物质B，50%为物质C，则该像元的波谱就是三种物质波谱的一个加权平均值，等于0.25A+0.25B+0.5C，线性波谱分离解决了像元中每个端元波谱的权重问题。

线性波谱分离结果是一系列端元波谱的灰度图像（丰度图像），图像的像元值表示端元波谱在这个像元波谱中占的比重。

比如端元波谱A的丰度图像中一个像元值为0.45，则表示这个像元中端元波谱A占了45%。

丰度图像中也可能出现负值和大于1的值，这可能是选择的端元波谱没有明显的特征，或者在分析中缺少一种或者多种端元波谱。

(3)匹配滤波(Matched Filtering )使用匹配滤波（MF）工具使用局部分离获取端元波谱的丰度。

混合像元分解及其应用(ENVI操作文本)讲解

一基于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。

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 Dat a。

在标准ENVI文件选择对话框中，选择高光谱图像文件。

（3）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。

（4）在波段列表中输出MNF影像及特征曲线值。

从图中可以看出，大约20个波段以后的MNF的特征值很小（5）MNF变换后，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。

（6）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14.19）。

Min Thresh Value：10，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。

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。

高光谱影像混合像元稀疏分解技术初识

高光谱影像混合像元稀疏分解技术初识高光谱影像混合像元稀疏分解技术初识2011年08月12日高光谱影像混合像元稀疏分解技术初识一、研究方向概述1.1 高光谱影像特点：1）高光谱分辨率（波段多至几十甚至上百个，光谱分辨率可达纳米级）2）图谱合一（获取的地表图像包含了地物丰富的空间、辐射和光谱三重信息，体现了地物分布的影像特征，同时也可能以其中某一像元或者像元组为目标获得它们的辐射强度以及光谱特征）3）光谱波段多，在某一个光谱波段范围内连续成像。

1.2 混合像元的存在：由于遥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像中（Gillespie，1990；Foody，1994）。

理论上讲，混合光谱的形成主要有以下原因：1）在一个瞬时视场内，有多种物质成分存在的空间混合；2）在一个瞬时视场内，由于地形和物体阴影引起的照度差异；3）不同像元之间的交叉辐射；4）大气传输过程中的混合效应；5）遥感仪器本身的混合效应；为了提高遥感应用的精度（定量遥感的发展），就必须解决混合像元的分解问题，使得遥感应用由像元级达到亚像元级——进入像元内部，将混合像元分解为不同的“基本组成单元”，或者成为“端元”（endmember），并求得这些基本组分所占的比例，这就是所谓的“混合像元分解”过程。

端元：1.3 关于“稀疏”：这个术语对于数学界和信号界而言并不陌生——稀疏域，稀疏表示，稀疏信号，稀疏曲线，稀疏矩阵，稀疏编码，稀疏字典等等。

在这里，我们使用“稀疏”主要是将其作为一种限制性约束条件，用以求解在混合像元分解过程中端元及其对应的丰度值。

注意：只是一种求解过程的一个约束，所谓“最稀疏”仅仅是一种衡量求得的解所达到的某种程度，而非一种具体算法或其他。

二、研究现状综述光谱混合从形式上可以分为致密式、聚合式和整合式三种情形，从本质上可以分为线性混合和非线性混合两种模式。

线性模型是假设物体间没有互相作用，每个光子仅能“看到”一种物质，并将其信号叠加到像元光谱中。

混合像元分解方法的研究

混合像元分解方法的研究作者：刘俊姚国清来源：《电脑知识与技术》2009年第13期摘要:混合像元是遥感领域研究的热点,也是难点。

混合像元问题不仅影响地物识别和分类精度,而且是遥感技术定量化发展的重要障碍。

为了提高遥感应用的精度,就必须解决混合像元的分解问题。

该文首先介绍了混合像元的产生机理,然后阐述了时下几种流行的混合像元分解模型:线性模型、概率模型、几何光学模型、随机几何模型和模糊分析模型,并对其中几种常用模型的优缺点及其适用性进行总结和讨论,对不同模型之间的相似和差异性进行比较分析。

关键词:光谱; 混合像元;遥感; 分解模型中图分类号:TP317文献标识码:A文章编号:1009-3044(2009)13-3499-021 引言通常,遥感器所获取的地面反射或发射光谱信号是以像元为单位计算的。

像元是所对应的地表物质光谱信号的综合。

由于遥感器的空间分辨力的限制以及所测地物复杂多样,一个像元往往包含多类地面目标的信息,这种像元成为混合像元(注:一个像元若仅包含一种地物光谱信息称为纯像元,它所记录的正是该类型的光谱响应的特征或光谱信号)。

一个像元简单的归属到哪个典型的地物,都是错的。

如果能通过一定的方法,找出组成混合相远的各种典型地物的比例,则可以解决混合像元产生的一系列的问题,提高定性和定量遥感的精度。

混合像元的精确分解在基于多光谱和高光谱遥感图形的高精度地物分类及地面目标的检测和识别方面有重要的应用价值。

2 混合像元分解模型分解像元的途径是通过建立光谱的混合模拟模型。

通常,模型是这样建立的:像元的反射率可以表示为端元组分的光谱特征和它们的面积百分比的函数;在某些情况下,表示为端元组分的光谱特征和其他的地面参数的函数。

一般将像元混合模型归结为以下五种类型:线性模型、概率模型、几何光学模型、随机几何模型和模糊分析模型。

上述所有的模型都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的函数。

然而,由于自然界地面的随机属性以及影像处理的复杂性,像元的反射率还取决于除端元的光谱特征和丰度以外的因素。

混合像元分解法操作步骤[整理版]

一、农田作物的光谱特征与天然植被有所不同（后者的叶片含水量及绿度均不及农田作物），故在选择纯净端元时会出现混淆，故希望先将农田掩去。

首先要先将农田的界限提取出来。

提取农田边界的方法：
1、对两期影像均提取NDVI图，再将两张NDVI图进行最大化合成。

再将合成后的NDVI
图与任一原图进行链接，调出CUSORLOCA TION 对话框，移动鼠标，观察对话框中NDVI图的数值变化，确定农田区的边界，注意图中某些高植被覆盖区的NDVI值也和农田区的数值一样高，这样做会把高值区也确定为农田区。

但没有关系，这些高值的天然植被区应为水库附近，其含水量等表象与农田作物相似，而与一般旱生植被有异。

正好一并掩去。

做NDVI图：
做最大化合成：
观察两幅图，确定阈值：
量图，此时即可得到农田的范围，然后可用该农田范围做掩膜。

在决策树上输入表达式：注意，阈值不一定是0.3，要自己确定。

给B1赋予NDVI波段
执行分类：
输出为矢量图：
二、应用掩膜，对某一期原始图像做MNF变换和主成分变换，选择前两个波段信息量最大的一种变换，选择其前两个波段，在ENVI5.1中做二维散点图，用最小法提取出纯净端元的光谱曲线。

三、对主成分图进行混合像元分解、分类。

，得到植被分量、分类图。

常见混合像元分解方法

常见混合像元分解方法混合像元分解方法是一种将多源遥感数据中的混合像元拆解成纯净的地物或覆盖类型的方法。

这种方法在遥感影像解译、土地利用/覆盖分类、环境遥感监测等领域具有广泛的应用。

下面将介绍一些常见的混合像元分解方法。

1. 直接解混模型（Direct Unmixing Model）：这是最简单的混合像元分解方法，基于像元的混合像元可以表示为纯净地物的线性组合。

通过线性代数的方法，可以求解出混合比例和纯净地物的光谱特征。

然而，这种方法假设地物的光谱特征是线性可加性的，忽略了光谱混合、非线性效应等因素。

2. 混合参数遥感解译（Mixed Pixel Based Classification）：这种方法是通过将混合像元分解成不同地物类型的纯净像元，然后利用单纯像元的光谱特征进行分类。

常见的做法是选择一个纯净地物的光谱特征作为模板，并利用相似性度量方法（如最小二乘法）将混合像元分解成若干训练样本，然后使用分类算法进行分类。

这种方法适用于光谱混合较小、类别纯度较高的情况。

3. 物理模型解混（Physical Model Based Unmixing）：这是一种基于物质反射特性的混合像元分解方法。

它基于物理模型，将混合像元的反射率建模为纯净地物的反射率和大气效应的线性组合。

通过迭代求解，可以得到混合像元的反射率、大气效应和混合比例。

这种方法能够处理光谱混合、非线性效应等问题，但对数据的大气校正要求较高。

4. 线性光谱混合分析（Linear Spectral Mixture Analysis）：这种方法是在直接解混模型基础上引入非负约束，使得混合比例和纯净地物光谱反射率均呈非负值。

通过最小二乘法等方法，可以求解出混合像元的混合比例和纯净地物光谱反射率。

线性光谱混合分析方法在处理光谱混合问题上比较稳健，但对光谱反射率的非负性要求较高。

5. 稀疏解混分析（Sparse Unmixing Analysis）：这种方法假设混合像元是由少量纯净地物组成的，并通过稀疏表示方法来实现解混。

高光谱遥感图像混合像元分解的理论与算法研究

4、混合像元分解算法优化是混合像元分解的重要研究方向之一，可以通过改进和优化算法来提高分解的精度和效率。
在未来的研究中，我们将继续混合像元分解技术的发展动态和应用前景，进一步深入研究混合像元分解的关键技术，探索新的端元提取方法、丰度计算方法和混合像元分解算法优化方法等，以推动混合像元分解技术的发展和应用。
苹果园地遥感提取技术是一种利用遥感手段提取苹果园地信息的方法，具有快速、准确、高效等优点。本次演示基于实测光谱混合像元分解的实验方法，详细介绍该技术的应用场景、步骤和优点。
实测光谱混合像元分解是一种利用地面光谱仪对苹果园地的光谱特征进行测量和分析的方法。该方法采用多角度光谱测量系统，从多个角度对苹果树冠层、果树和土壤等不同成分进行光谱测量，并通过光谱混合像元分解算法，将它们分解成不同的光谱成分。
最后，我们将总结本次演示的主要内容和贡献，并提出未来研究方向。本次演示的研究成果将为高光谱影像混合像元分解技术的发展和应用提供一定的理论和技术支持。
本次演示的研究对象为高光谱影像混合像元分解技术，研究内容主要包括混合像元分解的基本原理和数学模型、端元提取、丰度计算、混合像元分解算法优化等方面。我们通过对这些关键技术的深入探讨和研究，旨在提高高光谱影像混合像元分解的精度和效率，为遥感影像的解译精度和地物分类的准确性提供更好的技术支持。
实验结果与分析
我们选取某地区的高光谱遥感图像进行混合像元分解实验，并分别采用PCA、 MLR和SVM三种算法进行比较分析。实验结果表明，三种算法在混合像元分解上均具有较好的效果，但SVM算法在处理复杂地物光谱特征时具有更高的准确性和鲁棒性。此外，我们还对分解结果进行了可视化处理，以便更直观地评估算法的性能。
通过本次演示的研究，我们得出以下结论：

完全约束最小二乘法混合像元分解

完全约束最小二乘法混合像元分解是一种用于遥感影像处理的方法，其主要目的是将遥感像元分解为其混合的成分，通过这种方法可以更好地理解遥感图像所包含的信息，从而更好地支持遥感应用和研究。

1. 混合像元分解的原理完全约束最小二乘法混合像元分解是基于遥感图像混合像元模型的理论，通过最小二乘法来确定每个像元由哪些成分混合而成。

在这个过程中，对于每个像元来说，其反射率可以被表示为各种地物类型的反射率及其混合比例之和。

通过这种方式，可以更加真实地还原遥感图像所代表的地物信息。

2. 完全约束最小二乘法的优势相比较其他的像元分解方法，完全约束最小二乘法混合像元分解有着一些独特的优势。

完全约束最小二乘法混合像元分解可以更加准确地还原遥感像元的混合成分，这对于地物分类和识别有着重要的意义。

这种方法可以充分利用各种地物类型的光谱特征，减少了信息的损失，从而有利于提高遥感图像的解译精度。

3. 完全约束最小二乘法混合像元分解的应用完全约束最小二乘法混合像元分解在遥感领域有着广泛的应用。

它可以用于提取地表覆盖类型的信息，对于土地利用、土地覆被变化等研究具有重要意义。

这种方法还可以应用于环境监测、资源调查等领域，为相关研究提供重要的数据支持。

完全约束最小二乘法混合像元分解还可以应用于城市规划、灾害监测等领域，为城市发展和灾害监测提供重要的科学依据。

4. 完全约束最小二乘法混合像元分解的未来发展随着遥感技术和数据处理方法的不断发展，完全约束最小二乘法混合像元分解也将会得到进一步完善和扩展。

未来，我们可以期待这种方法在时序遥感数据分析、高光谱遥感数据处理等领域的应用，从而更好地支持遥感科学研究和应用。

完全约束最小二乘法混合像元分解是一种重要的遥感数据处理方法，其在地物信息提取、环境监测、资源调查等领域都具有重要的应用价值，并且有着广阔的发展前景。

相信随着遥感技术的不断进步和完善，完全约束最小二乘法混合像元分解将会在更多领域展现其重要作用，为遥感科学研究和应用提供更为可靠的数据支持。