常见混合像元分解方法简介二
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。
混合像元分解法操作步骤
混合像元分解法操作步骤1.数据准备-获取多光谱图像数据，可以使用航空或卫星遥感数据。
- 准备高分辨率的真实地物标记（Ground Truth），用于评估分解结果的准确性。
2.选择变量-选择用于混合像元分解的变量，一般是多光谱图像的波段数据。
-可以利用统计学方法、专家知识或试错法来选择最适合的变量。
3.确定光谱参考-选择用于确定混合像元分解的光谱参考数据。
-光谱参考可以是单一的像素或像元组合。
-光谱参考应该具有代表性，并且包含不同地物的特征光谱。
4.混合像元分解-使用混合像元分解模型来计算每个像素的混合成分比例。
-混合像元分解模型通常假设图像中的每个像素是由多个地物的混合成分组成，并输出每个地物的比例。
- 常用的混合像元分解模型包括Spectral Mixture Analysis（SMA）和Linear Spectral Mixture Analysis（LSMA）等。
5.分解结果评估-使用真实地物标记来评估混合像元分解的准确性。
-可以使用混合像元分解的结果与真实地物标记进行对比，计算混淆矩阵或其他评估指标。
-可以根据评估结果来调整或优化混合像元分解模型的参数。
6.结果解释-根据混合像元分解得到的地物比例，进行图像分类、植被指数计算等应用。
-可以通过阈值或其他分类方法将分解得到的比例转化为具体的地物类别。
-可以根据混合像元分解的结果进行地物变化检测、遥感图像解译等分析。
7.结果可视化-可以使用各种图像处理软件将混合像元分解的结果可视化。
-可以使用颜色编码、图形绘制等方法将混合像元分解的结果与原始图像进行对比。
-可以生成分类图像或指数图像等用于进一步分析或展示的结果。
总之，混合像元分解法是一种通过对多光谱图像像素进行分解来获取地物混合成分比例的方法。
它具有广泛的应用前景，并可以通过合理的参数选择和模型优化来提高分解结果的精度和准确性。
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。
高光谱遥感影像混合像元分解
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（4）随机几何模型
该模型和几何光学模型相类似，像元反射率同 样表示为四种状态i的面积权重的线性组合。 即：
R (,x) fi(x)R i(,x)
i
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（5）模糊模型
基本原理：将各种地物类别看成模糊集合，像元为模 糊集合的元素，每一像元均与一组隶属度值相对应， 隶属度也就代表了像元中所含此种地物类别的面积百 分比。
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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：
（1）线性（linear）模型 （2）概率（probabilistic）模型 （3）几何光学（geometric—optical）模型 （4）随机几何（stochastic geometric）模型 （5）模糊分析（fuzzy）模型
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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。
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植被
混合 像元
reflectance
KLS方法分解的组分影像
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KLS（核最小二乘 ）方法 分解结果的BDF图
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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。
混合像元分解提取植被
混合像元分解提取植被
混合像元分解是一种常用的遥感图像处理方法，它可以将遥感图像中的每个像元分解为不同的成分，从而提取出图像中的各种信息。
其中，植被是遥感图像中常见的一种成分，因此混合像元分解可以被用来提取植被信息。
混合像元分解的基本原理是将遥感图像中的每个像元分解为不同的成分，这些成分包括植被、土壤、水体等。
其中，植被成分可以通过NDVI指数来计算得到。
NDVI指数是一种反映植被覆盖度的指数，它的计算公式为：
NDVI = (NIR - RED) / (NIR + RED)
其中，NIR代表近红外波段的反射率，RED代表红色波段的反射率。
通过计算NDVI指数，可以得到遥感图像中每个像元的植被覆盖度。
除了NDVI指数，混合像元分解还可以使用其他的方法来提取植被信息。
例如，基于像元的分类方法可以将遥感图像中的每个像元分为不同的类别，其中包括植被、土壤、水体等。
通过对每个类别进行统计分析，可以得到遥感图像中植被的分布情况。
混合像元分解可以被广泛应用于植被监测、土地利用、环境保护等领域。
例如，在植被监测中，可以通过混合像元分解来提取植被信息，从而得到植被的分布情况、生长状态等信息。
在土地利用中，可以通过混合像元分解来分析土地利用类型的分布情况，从而为土
地规划和管理提供参考。
在环境保护中，可以通过混合像元分解来监测水体和土壤的污染情况，从而及时采取措施进行治理。
混合像元分解是一种非常有用的遥感图像处理方法，可以被用来提取植被信息以及其他各种信息。
在实际应用中，需要根据具体的需求选择合适的方法和参数，以得到准确的结果。
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。
混合像元分解和其应用ENVI操作讲解
混合像元分解和其应用ENVI操作讲解混合像元分解的过程可以通过光谱混合分析法（SMA）来实现。
SMA假设观测到的光谱是由一个像元中每个地物类别的光谱能量线性组合得到的。
为了进行混合像元分解，需要预先获取每个地物类别的光谱特征。
常见的方法是通过野外调查、实地采样或其他遥感图像分类结果来获取这些特征。
在ENVI软件中，实施混合像元分解可以通过以下步骤完成：1.打开ENVI软件并加载需要进行混合像元分解的遥感图像。
2. 选择"Raster"菜单中的"Spectral"，然后选择"Spectral Indices"子菜单。
在弹出窗口中，选择需要进行混合像元分解的图像。
3. 在"Spectral Indices"窗口中，可以选择多种混合像元分解算法。
常见的算法有Jeffries-Matusita Distance、SMA、Parallel Factor Analysis (PARAFAC)等。
选择适合自己需求的算法并点击"OK"进行计算。
4.完成计算后，ENVI将在新窗口中显示出分解后的图像。
每个地物类别将以不同的颜色表示。
5.可以通过调整图像的对比度、亮度等参数，以及使用ENVI软件中的其他图像分析工具来进一步分析和提取分解后的地物类别。
1.土地利用和土地覆盖分类：混合像元分解可以提取出每个像元中不同地物类别的能量贡献，帮助识别和分类土地利用和土地覆盖类型。
这对于土地规划、农业生产、环境保护等有很大的指导作用。
2.环境监测：混合像元分解可以提取出不同地物类别在像元中的分布比例，从而可以监测和分析环境中不同地物的变化。
例如，可以通过监测城市中不同地物类别的分布变化来评估城市扩张对生态环境的影响。
3.自然资源管理：混合像元分解可以提取出影像中的不同地物信息，例如森林、水体、草地等，从而帮助管理和保护自然资源。
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。
常见混合像元分解方法简介[技巧]
![常见混合像元分解方法简介[技巧]](https://img.taocdn.com/s3/m/65021f55e418964bcf84b9d528ea81c758f52ea9.png)
常见混合像元分解方法(2011-04-20 20:35:42)转载▼标签：分类：遥感技术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(Liner Spectrl 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（CE）、正交子空间投影(OSP)等。
0000下面分别对几种分类方法原理一一说明。
0000(1)线性波段预测(Liner Bnd Prediction)0000线性波段预测法（LS-Fit）使用一个最小方框（lest squres）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）。
0000(2)线性波谱分离(Liner Spectrl Unmixing )0000Liner Spectrl 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，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0.25+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。
0000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。
混合有限元怎么将电场分解
混合有限元怎么将电场分解
混合有限元方法是在求解偏微分方程时经常用到的一种数值方法，它可以将问题分解成两个部分：求解标量场和求解通量场。
其中电场是通量场之一，因此在混合有限元方法中，需要将电场分解开来进行求解。
具体来说，可以通过以下两种方法来分解电场：
1. Hodge 分解
Hodge分解是一种将向量场分解为恰当部分和调和部分的方法。
在混合有限元方法中，可以将电场分解为两部分：恰当场和调和场。
其中恰当场在本质上是一个旋量，因此它满足一些特殊的方程。
而调和场则是一个标量场，它满足拉普拉斯方程。
因此，将电场进行Hodge分解可以将电场分解为满足不同方程的两个场，并对其进行单独求解。
2. Nédélec 分解
Nédélec分解是一种将向量场分解为切向场和法向场的方法。
在混合有限元方法中，可以将电场分解为横向电场和纵向电场。
其中横向电场是与边界方向垂直的电场，它满足一个标量微分方程。
而纵向电场则是沿边界方向的电场，它满足一个矢量微分方程。
因此，将电场进行Nédélec分解可以将电场分解为两个方程不同的场，并对其进行单独求解。
通过以上两种分解方法，可以将电场分解为不同的场，并分别进行求解。
这样可以提高求解效率，同时也有助于减小求解误差。
混合像元分解法操作步骤[整理版]
![混合像元分解法操作步骤[整理版]](https://img.taocdn.com/s3/m/ff294137bdd126fff705cc1755270722192e59ea.png)
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。
混合像元分解的概念默认栏目默认栏目随笔闲谈
混合像元分解的概念默认栏目默认栏目随笔闲谈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记录。
它是像元所对应的地表物质光谱信号的综合。
若像元仅包含一种地物类型，则为纯像元（Pure Pixel），它所记录的是该类型的光谱响应特征或光谱信号。
若该像元包含不止一种土地覆盖类型，则称为混合像元（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。
混合像元的存在，是传统的像元级遥感分类和面积测量精度难以达到实用要求的主要原因。
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，使遥感应用由像元级达到亚象元级，进入像元内部，将混合像元分解为不同的“基本组分单元”或称“终端单元”（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。
多年来国内外学者探索遥感光谱成像机理，模拟光谱的混合过程，研究和发展了多种混合光谱分解方法，提出不同的光谱混合模型，如线性、概率、几何光学、随机几何、模糊模型等。
线性光谱混合模型（LSMM）是混合像元分解的常用方法。
它被定义为：像元在某一光谱波段的反射率（亮度值）是由构成像元的基本组分的反射率（光谱亮度值）以其所占像元面积比例为权重系数的线性组合。
LSMM模型从混合像元中分离和提取出个基本组分的平均光谱响应，通过求解线性方程来反解Endmember在像元中所占的面积比例，从而将所有像元分解成这些基本组分的分量。
目前在土地利用分类方面基于LMSS方法进行亚象元分解应用较多。
另外本人目前研究的地表明火点面积估算也使用了亚象元方法，其原理如上。
明火点面积和过火面积不同，明火点是卫星过境时刻对火灾的一个瞬时场景信息的获取，通过计算明火面积信息可以准区判断火势、火场大小。
明火点眼亚象面积计算就是对某一个特定像素进行分解，得到实际火点的百分比，然后再求取实际明火点的面积。
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用于图像压缩和图像分割的算法。
在传统图像压缩中，利用DCT或者小波变换对图像进行变换，然后采用量化和编码的方式进行压缩处理。
然而，这些方法不能得到图像的结构信息，从而导致图像压缩的效果较差。
混合像元分解算法（HMRF）结合了有监督和无监督方法，能够有效地提取图像的结构信息，从而得到更好的图像压缩效果。
HMRF的基本思想是将图像分割为多个区域，并且每个区域采用不同的编码方式进行压缩。
具体来说，HMRF算法包含以下几个步骤：
3.编码：将每个区域内的像素点进行压缩编码，可以选择传统的DCT 或者小波变换等方法进行编码。
4.重构：将压缩后的编码数据进行解码和重构，得到压缩后的图像。
与传统的图像压缩方法相比，HMRF算法的优势主要体现在以下几个方面：
1.结构信息提取：HMRF能够有效地提取图像的结构信息，从而得到更好的图像压缩效果。
传统的压缩方法只能对像素点进行变换和量化，而无法提取图像的结构信息。
然而，HMRF算法也存在一些问题，需要改进：
综上所述，混合像元分解算法是一种有效的图像压缩和分割方法，能够提取图像的结构信息，得到更好的压缩效果。
然而，该算法还存在一些问题，需要进一步改进，提高压缩率和迭代的效率。
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。
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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。
首先，通过一定方式（比如对图像进行高通滤波）获取噪声的协方差矩阵，然后将噪声协方差矩阵对角化和标准化，即可获得对图像的变换矩阵，该变换实现了噪声的去相关和标准化，即变换后的图像包含的噪声在各个波段上方差都为1，并且互不相关。
最后对变换后的图像再做主成分变换，从而实现了MNF变换，此时得到的图像的主成分的解释方差量对应于该主成分的信噪比大小。
(3) 奇异值分解：奇异值分解（Singular Value Decomposition, SVD）也是遥感图像处理中常用的变换，与PCA类似，SVD能够找出包含原始数据大部分方差的特征方向，不同的是，SVD特别适合于波段间高度相关的数据，而PCA在这种情况下很有可能会失败[25]。
2.端元选取选取合适的端元是成功的混合像元分解的关键[26, 27]。
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L+1（L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，尽管此时残差会减少[28]。
在能够描述一个场景内光谱的大部分方差的前提下，越少的端元数量是越好的选择[29]。
对于城市地区，最常用的端元选取方式是由Ridd等（1995）[30]提出的植被-不透水层-土壤端元模型（Vegetation - Impervious surface–Soil, V-I-S），V-I-S模型在很多研究中得到应用[2,31-35]。
而在非城市地区，一般采用植被-土壤-阴影（或干植被）端元模型。
端元的数量和类型确定后，下一步是确定端元的光谱。
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”。
参考端元虽然可以精确测量，但由于各种因素（包括不同传感器、大气影响、辐射条件及物候等）造成的噪声，可能会导致其与图像上像元光谱的不一致。
要将二者匹配起来需要进行复杂的校正，而且参考端元的微弱噪声就可能引起最后计算得到的端元比例有很大误差。
相对而言，直接从图像上寻找端元更加直接方便，因而得到广泛研究。
图像端元选取的方法大致可以分为两类：交互式端元提取和自动端元提取。
2.1交互式端元提取从图像上选取端元的各种方法，都基于这样一种思想：在特征空间中，所有的混合像元都存在于由端元连接而成的多边形（或多面体）内。
这样的混合像元才能满足端元面积比例为正值并且总和为1的条件。
因此，最简单的交互式提取方法就是在特征空间中（通常是前两个或三个主成分构成的特征空间）目视寻找多边形的顶点作为端元。
为了减少目视选取的主观性，一些定量化方法被引进作为选取端元时的参考，这些方法的特点是仍然需要人工参与，所以被称为交互式提取。
(1)PPI指数[36]：像元纯度指数（Pixel Purity Index）是最成功的方法之一。
首先对图像进行MNF变换以实现数据降维，接着在由MNF的前几个主要成分组成的特征空间中，随机生成穿过数据云的测试向量，然后将数据点投影到测试向量上。
投影在测试向量两端的数据点有较大的可能性属于端元，用一个阈值选出在这个测试向量两端的极值点。
继续生成新的随机向量，重复上述步骤，记录图像中每个像元作为极值点的频度，即为PPI指数。
PPI指数越高意味着像元的纯度也越高。
(2)MEST算法[37]：MEST（Manual Endmember Selection Tool）算法通过主成分分析来确定混合物中端元的数目。
对于三维及三维以内的数据而言，可以直接通过目视选取多边形的顶点来确定端元，但对于更高维数的数据，显示上存在困难。
MEST提供了一种在高维空间中寻找端元光谱的方法。
(3)CAR和EAR指数[38]：由于端元内的光谱差异，一类端元往往对应很多条光谱，这两个指数用于解决从多条光谱中选择最具代表性的光谱问题。
CAR（Class Average RMSE）计算A类端元光谱用B类端元光谱来分解产生的残差,显然残差越小，A、B两类端元的混淆性越大。
EAR（Endmember average RMSE）计算A端元内某一条光谱用A端元内其他光谱来分解产生的残差。
显然EAR越低表明这条光谱的代表性越好，如果很高则证明这条光谱可能是离群点，没有代表性。
因此，利用CAR和EAR指数可以为端元的合并或分离提供依据，进而指导端元选取。
2.2自动端元提取自动端元提取指不需要人工参与的端元提取方法。
相对于交互式提取方法，自动方法的提取结果不受个人的主观性影响，但是由于自动提取方法一般采用纯数学判据，有时可能产生不具有物理意义的端元。
常见的自动提取方法有：N-FINDR、IEA、CCA和ORASIS。
(1) N-FINDR[39]：N-FINDR寻找这样一组像元，它们在特征空间中构成的单形体具有最大的体积。
首先对图像作MNF变换，随机选择m个像元作为端元，计算这些像元构成的单形体的体积。
然后依次将每个像元光谱代入各个端元位置，计算体积，若体积增大，则将该像元光谱替换为端元。
不断循环直至体积不再增大，此时得到的端元即最终的端元。
(2) IEA[40]：IEA（Iterative Error Analysis）寻找端元使得最小二乘法的拟合残差最小。
IEA 无需对数据进行降维，它首先选择图像均值作为初始向量，根据这个向量开始进行第一次分解，得到一幅残差图像。
选择一定数量的残差最大的像元形成像元集，对该集合中光谱角较小的像元光谱求平均作为第一个端元。
然后，以第一个端元为初始向量开始第二次分解，重复以上步骤得到了第二个端元。
以此类推，最后直到得到了规定数量的端元或残差图像小于某个阈值，停止运算，所得到的端元即为最终的端元。
(3) ORASIS[42]：在ORASIS (Optical Real-time Adaptative Spectral Identification System)系统中，有一个称之为“样本选择”的算法来选择端元。
首先选择一组样本像元，再与图像的其他数据作光谱角匹配，去除光谱角相近的像元，只保留光谱角超过某个阈值的像元作为新的样本光谱。
接着利用修正的Gram–Schmidt正交化过程得到数目较少的一组基来构成子空间，再将样本光谱投影到子空间中，利用最小体积算法找到子空间中包含所有数据点的外接单形体，单形体的角点即为端元。
由于外接单形体的角点并不一定是图像上的数据点，因此即使图像上没有包含纯像元，ORASIS也可能找到端元光谱。
(4) 结合空间信息的方法：上述几种方法都只是利用了像元的光谱信息，近年来一些学者提出了结合空间信息的方法。
Plaza等（2002）[43]提出了一种基于数学形态学的AMEE算法(Automated Morphological Endmember Extraction)。
它首先将建立在二值图像上的腐蚀和膨胀算子拓展到多光谱图像中，Plaza等证明了腐蚀算子能够寻找到结构元里的混合最严重的像元，而膨胀算子则可寻找到其中的最纯像元，并提出MEI指数用于表示结构元中纯像元的纯度。
将结构元依次通过图像中的每个像元，可以在结构元定义的邻域中找出最纯的像元及其MEI指数。
不断增加结构元的大小，重复计算像元的MEI，并将不同大小结构元的MEI 作平均得到最终的MEI图像。
MEI指数大于一定阈值即为纯像元。
另外，Rogge等（2007）[44]提出的SSEE算法（Spatial-Spectral Endmember Extraction）通过结合先验的空间知识来获取更准确的端元光谱。
该算法的主要思想是：在图像的特定区域，混合像元包含特定的几个端元组分，进而可以将特征空间中的数据按照真实空间位置划分成不同的组，再做端元提取，以获取更高的精度。
Plaza等（2004）[45]比较了各种端元选取方法的优劣，结果表明结合空间信息的AMEE比其他单纯利用光谱信息的方法更具优势。
4.3反演最简单的线性混合模型反演过程是无约束的最小二乘法，该方法假设观测误差w为高斯白噪声，此时估计的比例有解析表达式：F=(X’X)-1X’r。
考虑到端元比例的物理意义，需要满足约束条件Σfi=1，则可通过拉格朗日乘子法求解部分约束最小二乘法（abundance sum-to-one constraint，ASC），也有解析解。
Heinz等(2001)[46] 提出全约束最小二乘（fully constrained least squares，FCLS）的求解方法。
FCLS在原方程组里添加方程Σfi=1，并给予其很大的权重，再用ANC对新的方程组求解，则求得的解近似满足两个约束条件。
由于该方法能够同时满足两个约束条件以及高效的运算效率，因而得到广泛认可。