高光谱图像混合像元解混技术研究

高光谱遥感图像高效分类与解混方法研究

高光谱遥感图像高效分类与解混方法研究高光谱遥感图像高效分类与解混方法研究摘要：高光谱遥感图像具有信息丰富且具体化的特点，被广泛应用于土地利用、环境监测、农业生产等领域。

然而，高光谱遥感图像面临诸多挑战，如高光谱数据的维度高、数据量大、类间互相重叠等。

因此，高效分类与解混方法的研究就显得尤为重要。

本文主要研究了高光谱遥感图像高效分类与解混方法，并探讨了其在实际应用中的优势和问题。

一、引言高光谱遥感图像是一种将地物不同光谱响应从可见光到近红外光谱范围内进行连续采样的遥感技术。

相比于传统的彩色遥感图像，高光谱遥感图像能够提供更为详细的地物光谱信息。

然而，由于高光谱数据的维度高、数据量大，传统的分类与解混方法在处理高光谱遥感图像时面临较大困难。

二、高光谱遥感图像分类方法研究为了高效地对高光谱遥感图像进行分类，研究者们提出了许多分类方法。

其中，基于光谱信息的分类方法是最常见的方法之一。

该方法通过提取光谱特征，并利用统计模型、聚类算法等来进行分类。

此外，基于空间信息的分类方法也得到了广泛应用。

这些方法结合了地物的空间分布特征，通过纹理分析等方法来提高分类效果。

此外，一些结合光谱和空间信息的联合分类方法也是当前的研究热点。

三、高光谱遥感图像解混方法研究高光谱遥感图像解混是指将混合像素分解为其组成物质的过程，是高光谱图像处理的核心问题之一。

目前，解混方法可以分为光谱解混方法和空间解混方法。

光谱解混方法主要是通过最小二乘法、线性光谱混合模型等来对单像元进行解混，适用于像元内部的光谱变化相对较小的情况。

而空间解混方法则利用相邻像元间的相关性，通过构建像元间的约束条件来实现解混。

四、高光谱遥感图像高效分类与解混方法的应用与挑战高光谱遥感图像高效分类与解混方法在土地利用、环境监测、农业生产等领域具有广泛的应用前景。

例如，在土地利用方面，高光谱遥感图像的分类结果能够提供准确的土地利用信息，为土地资源管理和规划提供重要的参考依据。

高光谱遥感影像混合像元分解

R ( A c R c A T R T A G R G A Z R Z ) /A
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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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2
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5
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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高光谱遥感图像的解混和波段选择方法研究

高光谱遥感图像的解混和波段选择方法研究高光谱遥感图像能够以纳米级的光谱分辨率提供海量数据信息,但是由于空间分辨率限制,图像中的一个像元可能包含有多种地物类型,形成混合像元,影响了对地表形态的精确测量和分析。

因此,在实际应用时经常需要将混合像元进行分解,从中得到典型地物的光谱(端元)及这些地物所占比例(丰度),以便充分发掘数据中的光谱信息,研究目标物质。

如何快速有效地进行混合像元的分解,是近年来高光谱图像处理中的一个热点问题。

本论文重点针对混合像元问题,分别从统计学和几何学的角度展开分析,并在此基础上提出相应的解混方法。

此外,针对数据的维数问题,我们还研究了复杂网络的方法,将其应用到高光谱波段选择问题中,用于数据的降维处理。

本论文的主要工作和创新点包括以下几个方面：1.提出一种有约束独立分量分析的解混方法。

该方法通过设计新的目标函数,选择符合高光谱图像物理意义的约束条件,在根本上克服了传统ICA的独立性假设,使算法能够适用于遥感数据的分析。

此外还设计了一种自适应的模型来描述数据的概率分布,能够利用蕴含在观测图像中的统计信息实现自动建模,在提高解混结果精度的同时,使算法对各种不同的遥感数据都表现出良好的适用性。

所提出的算法克服了基于独立分量分析的方法进行光谱解混时所出现的问题,能够得出更优的解。

而且,算法即使在端元数估计错误的情况下仍能得到正确结果,作为一种无需光谱先验信息的算法,为混合像元分解问题提供了一种有效的解决手段。

2.提出一种基于三角分解的端元提取框架。

这既是一种单形体类的几何方法,同时又建立在三角分解的代数原理之上。

我们通过最小化单形体体积寻找端元,在这一过程中引入了三角分解,利用递归操作,只需对数据做一轮体积比较便可完成端元提取任务,得到全局最优解。

该算法能够在原始高维数据上快速而稳定地运行,在实时处理领域有着很好的应用前景。

降维处理不是必要步骤,所以在实际应用中可以根据具体情况选择是否进行降维,具有很好的灵活性。

高光谱线性解混的理论与方法及应用研究

高光谱线性解混的理论与方法及应用研究高光谱遥感是遥感领域的重要前沿技术之一。

成像光谱仪能够测量散射在数百或数千个光谱通道的瞬时视场内所有物质的电磁能量,它比多光谱相机具有更高的光谱分辨率,覆盖了可见光、近红外光、短波红外线波段(波长范围在0.3~2.5?m之间)。

高光谱遥感已经广泛应用于资源、灾害、全球变化、极地、环境监测、生态、农业、水文和生物医学等领域。

高光谱解混是高光谱遥感图像分析的重要内容之一,是高光谱遥感领域十分关键而具有挑战性的任务。

高光谱成像光谱仪的空间分辨率不高,这一限制条件常导致高光谱图像混合像元的出现,即通常一个像元在瞬时视场内包含了多于一种地物类型的地面信息,形成了混合像元;同时,由于高光谱解混受模型不准确、观测噪声、环境条件、端元不确定以及数据规模等条件限制,使得高光谱解混是一个具有挑战性的不适定性反问题。

因此,能否发展具有鲁棒性、稳定性、可行性和准确性的高光谱解混算法,解决高光谱混合像元分解问题,是高光谱图像分析的核心内容。

本文研究高光谱线性解混的理论与方法,以及其在地物识别中的应用。

首先综述了高光谱线性解混的国内外研究背景和现状,论文内容、创新点,以及全文的结构安排;然后研究了高光谱线性混合模型与子空间辨识,包括:线性混合模型、高光谱解混的处理流程、高光谱解混的思路与问题、高光谱解混反问题的刻画,以及信号子空间辨识;针对最小误差的高光谱信号辨识(HySime)方法的可靠性,我们进一步研究了特征值子集、特征子空间与相关矩阵之间的关系问题,即约束特征值反问题及相关的最佳逼近问题,给出了由特征值和特征向量恢复相关矩阵的一个充分必要条件,以及最佳逼近问题的解的表达式和求解算法;第三部分总结了几种基于几何的高光谱线性解混算法,包括:N-Finder、PPI、VCA、SISAL、AVMAX和SVMAX,并比较了这些方法在仿真的高光谱数据端元提取中的应用。

在非负矩阵分解的理论与方法基础上,第四部分总结了三种高光谱线性解混算法,即含复杂度约束的NMF算法(CC-NMF)、含最小体积约束的NMF算法(MVC-NMF)和同时含复杂度和最小体积约束的NMF算法(CMVC-NMF),以及这些算法在城市高光谱数据解混中的应用。

高光谱图像混合像元解混技术研究

高光谱图像混合像元解混技术研究高光谱图像混合像元解混技术研究随着高光谱遥感技术不断发展,高光谱图像具有显著特点:光谱分辨高,图谱合一,并广泛应用到各个领域。

但遥感技术向定量化方向进一步发展的主要障碍是广泛存在着混合像元。

为了突破遥感图像空间分辨率低的障碍与地物具有复杂多样性的影响,多种类型的地物常包含于独立的单个像元中,要在亚像元级别的精度上得到混合像元的真实属性信息,提高图像分类精度。

在高光谱图像中,关键问题之一是如何有效地对混合像元进行分解已经得到了广泛关注,并一直进行着深入地研究。

本文首先对其所研究内的相关技术及应用进行了叙述,并阐述了高光谱解混的研究现状,混合像元分解存在的问题,如解混效果不理想,算法的目标函数收敛速度慢,图像分类不精确,耗时多等。

针对以上问题,本文在NMF算法的基础上,提出了3种混合像元分解算法:(1)基于图正则和稀疏约束半监督NMF的混合像元分解算法。

该算法加入了拉普拉斯图正则化约束和部分样本的类别信息,并对丰度矩阵施加稀疏约束,最后融合到同一目标函数中,能够改善解混效果;(2)基于图正则和稀疏约束的INMF高光谱解混。

该算法将稀疏非负矩阵分解与增量型学习相结合,既能降低平均运行时间又能提高图像分类精度;(3)基于双图正则的半监督NMF混合像元解混。

该算法不仅考虑了高光谱数据流形与特征流形的几何结构,还将已知的标签类别信息施加于非负矩阵分解中,极大加快了目标函数的收敛速度,改善效果得到进一步提高,耗时少。

本文分别对提出的3种算法在真实遥感数据集上进行仿真实验,在解混性能评价指标均方根误差和光谱角度距离上与NMF和改进的NMF算法作比较,实验结果表明本文提出的3种算法解混可靠性和有效性高。

最后,对3种解混算法进行比较,得到基于双图正则的半监督NMF 混合像元解混算法耗时最少,解混效果最优。

高光谱遥感图像高效分类与解混方法研究

高光谱遥感图像高效分类与解混方法研究高光谱遥感兴起于20世纪80年代,是一种融合光谱学理论与成像技术的前沿技术。

高光谱遥感图像包含几十至几百个窄波段的光谱信息,能够为人类社会提供丰富且精细的观测数据。

地物识别与分析作为高光谱遥感图像的研究热点,是高光谱遥感图像处理的重要组成部分,主要可通过地物分类与像元解混两种技术实现。

地物分类技术是一种像元级处理技术,通过对观测像元进行类别标定与识别来完成对地物的分析与识别;而像元解混技术是一种亚像元级处理技术,通过对观测像元中所包含的不同纯地物进行分析并计算其含量来完成对地物的识别与分析。

虽然,高光谱图像具有光谱分辨率高及图谱合一的特点,可以为地物分类与像元解混处理提供丰富的细节信息,但同时给这两种技术带来了巨大的挑战和难度,主要原因有:(1)高光谱图像容易受到高光谱传感器在空间分辨率上的限制以及光照、大气、云层厚度等自然环境因素的影响,出现“同物异谱”和“异物同谱”的现象,这两种现象不同程度地增加了地物分类与像元解混的难度。

(2)高光谱图像光谱维度高,由小样本引起“Hughes”现象的出现,使高光谱图像地物识别性能呈现先增加后下降趋势。

(3)高光谱图像的大数据量给高光谱图像处理带来了极大的计算量。

针对上述高光谱图像在地物分类与像元解混中存在的问题,本文深入研究了基于人工神经网络的地物分类技术与基于稀疏回归的像元解混技术,提出了高效的地物分类方法和像元解混方法。

具体工作概括如下:一、基于优化极限学习机的高光谱图像分类方法研究针对高光谱图像数据量大,导致分类方法计算复杂度高、样本训练时间长等问题,本文开创性的将极限学习机方法应用在高光谱图像分类中,并提出了一种基于优化极限学习机的高效高光谱图像分类方法。

该方法研究并发掘出训练样本数目与隐层神经元数目之间存在一种经验的线性关系,且这种线性关系可从小样本数据集延伸至大样本数据集,因此避免了大样本数据集所带来的大计算量。

高光谱遥感图像光谱解混方法研究及其应用

高光谱遥感图像光谱解混方法研究及其应用近年来,随着遥感技术的发展,所获取的高光谱遥感图像的光谱分辨率和空间分辨率都得到进一步的提高,其处理手段也得到了长足的发展。

高光谱遥感图像不仅可以得到所观测区域物质的光谱特性,同时可以在视觉上直接观看图像的空间信息,以其图谱合一的特性,受到了各领域研究学者的关注。

在高光谱遥感图像获取过程中,遥感传感器以像元的形式来记录地物所反射、散射以及其他各种形式的作用所产生的光谱信息。

遥感传感器一般都是从遥远的空间距离来进行地物观测,所获取的高光谱遥感图像的空间分辨率会受到一定影响,同时,由于自然界地物的复杂多样性,所获取的高光谱遥感图像中单像元得到的光谱不一定只是一种物质的光谱,可能是几种不同物质光谱的组合。

这样的像元被称为混合像元。

相对应的,如果所获取的单像元中只有一种物质的光谱,这样的像元被称为纯像元。

所以,混合像元的存在导致无法直接获取所需要的光谱信息,这制约了高光谱遥感图像的分析及应用,进而影响了高光谱遥感技术领域的发展。

光谱解混技术就是用来解决混合像元问题的一项技术。

它将高光谱图像的混合像元分解为端元和丰度的组合,为更精细的光谱应用提供了可能。

因此,光谱解混技术是实现高光谱遥感技术定量化研究和应用的重要条件。

本文所做的主要研究工作如下:1.对高光谱遥感图像进行了线性混合模型下的解混方法研究。

针对假设图像中存在纯像元的情形,采用基于吉文斯旋转的QR 分解方法,获得高光谱数据的正交子空间,提出了一种基于吉文斯旋转的端元提取方法(Endmember Extraction Algorithm base on QR Factorization usingGivens Rotations,EEGR),进而对获取的端元,采用全约束的最小二乘法对丰度进行了估计。

采用模拟高光谱数据和真实高光谱图像进行实验分析,其端元提取精度相对于经典的同类型端元提取算法来说更为精确。

并且,由于吉文斯旋转本身的固有特性,更适合于用高性能计算来实现,这也是后续的研究内容。

高光谱遥感影像光谱解混算法研究

高光谱遥感影像光谱解混算法研究高光谱遥感将表征地物辐射属性的光谱与反映地物空间分布和几何特性的图像有机结合在一起为地物的准确识别和精细分类提供了强有力的手段。

随着应用领域的不断拓展和应用需求的逐步升级,高光谱遥感体现出信息定量化的趋势。

然而,混合像元的广泛存在不仅影响地物的识别和分类精度,而且严重阻碍高光谱遥感技术向定量化方向深入发展。

光谱解混作为解决混合像元问题的关键技术之一,已经成为当今高光谱遥感应用领域里的一个研究热点。

本文基于线性光谱混合模型对光谱解混涉及到的端元提取和丰度估计算法进行了系统深入的研究,研究工作主要包括以下几个方面：1.端元提取是光谱解混的关键步骤。

传统的端元提取方法仅分析影像数据的光谱信息,忽略了遥感影像的二维空间特性,这类方法易受噪声和异常信号的影响进而导致端元提取精度下降。

为此,本文提出一种结合正交子空间投影和局部空间信息的端元提取算法。

该算法立足于凸面单体理论,将正交子空间投影和单体体积分析方法结合实现序列地提取端元。

在端元提取过程中,引入局部空间光谱相似性限制以提高算法对噪声及异常信号的稳健性,同时避免了利用整个二维影像空间信息进行端元提取带来的巨大运算量。

此外,在单体体积计算过程中,使用了无需降维的体积计算公式,以避免降维带来的信息损失。

实验结果表明,与传统的基于光谱的端元提取算法相比,本文算法可以有效提高端元提取的精度,对于噪声和异常信号都具有较强的鲁棒性。

2.全约束线性光谱解混通常归结为凸优化问题,需要高级的优化技术求解,从而导致较高的时间复杂度。

高光谱遥感影像涵盖地物类型多、光谱数据量大的特点进一步增加了解混的计算量。

为了解决此问题,本文提出一种基于子空间投影的几何解混算法,该算法将像元的丰度解译为该像元向量关于端元单体的重心坐标确保了丰度的全加性约束,并将行列式Laplace展开应用于重心坐标计算过程以降低算法的运算量。

对于不满足丰度非负性约束的混合像元,该算法利用子空间投影方法以迭代的方式实现全约束丰度估计。

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。

基于限制性线性光谱分解模型的高光谱影像混合像元分解

基于限制性线性光谱分解模型的高光谱影像混合像元分解摘要：高光谱影像的光谱分辨率在10nm以下，会产生大量的混合像元，因此解决混合像元分解问题对处理高光谱图像有着重要作用。

本文主要论述了高光谱混合像元分解。

其中包括：混合像元分解的概念和物理基础，混合像元线性模型，线性光谱分解模型。

利用线性光谱分解模型进行混合像元分解时有两个步骤：1、端元的提取。

2、混合像元线性分解。

本文将采用纯像元指数法提取端元，采用限制性线性混合模型进行混合像元分解，并以实例进行展现。

关键词：高光谱遥感混合像元分解线性光谱分解模型端元提取纯像元指数法0、引言遥感影像中的像元很少是由单一均匀的地表覆盖类组成，一般都是几种地物类型的混合体。

因此影像中像元的光谱特征并不是单一地物的光谱特征，而是几种地物光谱特征的混合反映，而每个像元则仅用一个信号记录这些“异质”成分。

若该像元仅包含一种类型，则为纯像元，它所记录的正是该类型光谱响应特征；若该像元包含不止一种土地覆盖类型，则形成混合像元[1]。

1、混合像元光谱模型线性模型[2]，它基于以下假设：在瞬时视场下，各组分光谱线性混合，其比例由相关光谱的丰度决定。

通过分析残差，使残差最小，完成对混合像元的分解。

因此，第i波段像元反射率可以表示为：（1）式中：i=1，2，…，n；j=1，2，…，m；γi是混合像元的反射率；pij表示第i个波段第j个端元组分的反射率；f j是该像元第j个端元组分的丰度；是第i波段的误差；n表示波段数；m表示选定的端元组分数。

2、采用线性光谱分解模型分解混合像元线性光谱解混是在高光谱图像分类中针对混合像元经常采用的一种方法[3]，该方法由两步构成，第一步是提取“纯”地物的光谱，即端元提取；第二步是用端元的线性组合来表示混合像元，即混合像元分解。

2.1端元提取纯净像元指数是一种在多波谱和高光谱影像中寻找波谱最纯净的像元的方法。

通常，波谱最纯净的像元与混合端元相对应。

像元纯净指数通过迭代将N 维散点图映射为一个随机单位向量来计算。

高光谱遥感图像解混技术研究

高光谱遥感图像解混技术研究高光谱遥感图像具有高光谱分辨率、图谱合一和光谱波段多的特点,能够提供丰富的地球表面信息,因此被广泛的应用于土地利用、资源调查和自然灾害监测等领域。

但是,由于高光谱遥感图像空间分辨率限制和地物分布的复杂多样性,图像中包含了大量的混合像元,不利于像元级的数据处理和分析。

为了更好地利用高光谱数据,提高遥感应用的精度,必须对混合像元进行分解,提取不同地物的端元,并求得每种端元对应的丰度。

在高光谱遥感图像中,地物的空间分布具有不同的特点,分布广泛的地物含有纯像元,而分布稀少的地物则只能以亚像元形式存在。

该类图像带来的处理难题是如何精确提取所有地物的端元,并进行有效的光谱解混。

当不同的地物极为贴近或者具有不同空间层次的地物同时存在时,非线性光谱混合现象也往往不能忽略。

另外,地物光谱数据库的非完备性以及偏远地区地面真实测量难以实现等因素,使得端元的自动获取也比较困难。

本文围绕高光谱遥感图像解混技术,针对高光谱图像存在的上述几个问题展开研究。

主要的研究工作包括：(1)针对现有光谱解混算法存在难以同时有效提取亚像元和纯像元级地物端元的不足,提出了一种凸面几何理论和非负矩阵分解(nonnegative matrix factorization,NMF)技术相结合的有限光谱解混算法。

首先,通过基于凸面几何理论的端元提取方法提取纯像元端元候选像素集合。

然后,根据纯像元和混合像元分布特点的不同,计算候选像素的空间纯度指数以判断纯像元端元。

进而,对NMF方法作适应性修改,提出部分非负矩阵分解(partial NMF,PNMF)算法,构造相应的目标函数,推导迭代求解过程,通过分解求得亚像元端元光谱和所有端元的丰度。

实验结果表明,所提出的有限光谱解混方法能够弥补现有光谱解混算法的不足,实现对纯像元端元和亚像元端元光谱的有效提取。

(2)针对高光谱图像中端元个数过多导致非线性混合像元分解方法比较耗时和丰度估计不够精确的问题,提出了一种结合空间信息的非线性混合像元分解算法。

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。

基于改进SAM的高光谱影像混合像元分解算法研究

摘要：将传统遥感图像分类方法中的光谱角度制图法（ｐｃｒｌｇｅＭａｐｎ－ＡＭ）以变换，ＳｅｔａＡｎｌｐｉｇＳ加改进为一种符合全约束条件下的高光谱遥感图像的混合像元分解模型。新算法在端元丰度比例满足全约束的条件下，过通
逼近的方法寻找一种端元丰度的比例组合，测试光谱与日标光谱的广义夹角最小，而认为该比例组合就是混使从
ＡｂｔａｔＩｓａｓｒｃ：ｔｉｎｉｏｔｎｒｒｑｉｉｕ－ｉｅｐｉｇｏｙｅｓｅｔａｅｔｅｓｎｇ，ｈｔｘｄｐｘｌｍｕｔｍｐｒａｔｐｅｅｕｓｔｉｓｂｐｘｌｅｎｍａｐｎｆｈｐｒｐｃｒｌｍｏｅｓｎｉｇｉｒｍａｅｔａｅｉｅｓｍｉｓｂｆｅｔｅｙｄｃｍｐｓｄｕｄｒａｌｔｅｃｎｔａｎｓＩｈｓｐｐｒａｎｆｔｅｔａｉｉｎｌｉｇｌｓｉｃｔｏｅｈｄ，ｈｅｅｆｃｉｌｅｏｏｅｎｅｌｈｏｓｒｉｔ．ｎｔｉａｅ，ｓｏｅｏｈｒｄｔａｍａｅｃａｓｆａｉｎｍｔｏｓｔｅｖｏｉＳｅｔａｇｅＭａｐｎｅｈｄＳＡＭ）ｓｔａｓｏｍｅｎｍｐｏｅ，ＯａｎｗｘｄｐｘｌｄｃｍｐｓｔｎｍｏｅｉｈｉｎｐｃｒｌＡｎｌｐｉｇｍｔｏ（ｗａｒｎｆｒｄａｄｉｒｖｄＳｅｍｉｅｉｅｅｏｏｉｏｄｌｉｗｈｃｓｕ — ｄｒａｌｏｓｒｉｔｓｐｏｏｅ．ｄｒｔｅｃｎｉｏｈｔｔｅｐｏｏｔｏｓｏｌｅｄｍｂｒｅｌｃｎｔａｎｓｔｅｎｗｌｏｅｌｃｎｔａｎｓｗａｒｐｓｄＵｎｅｈｏｄｔｎｔａｈｒｐｒｉｎｆｌｎｍｅｅｓｍｅｔａｌｏｓｒｉｔ，ｈｅａｇ — ｉａ

《高光谱遥感影像非线性混合像元分解算法研究》

《高光谱遥感影像非线性混合像元分解算法研究》一、引言高光谱遥感技术以其精细的光谱分辨率，为地表覆盖类型识别、环境监测和资源调查等领域提供了强大的数据支持。

然而，由于地表的复杂性，高光谱遥感影像中常常存在混合像元现象，即一个像素内包含多种地物类型的信息。

这给影像的准确解译带来了困难。

非线性混合像元分解算法作为解决这一问题的有效手段，近年来受到了广泛关注。

本文旨在研究高光谱遥感影像非线性混合像元分解算法，以期提高影像解译的准确性和可靠性。

二、高光谱遥感影像混合像元问题高光谱遥感影像混合像元问题主要表现为像素内多种地物类型的光谱信息相互干扰，导致解译结果的准确度下降。

这主要是由于地表的异质性、地物间的光谱相似性以及大气、地形等因素的影响。

为了解决这一问题，需要采用非线性混合像元分解算法，将混合像元分解为单一的、可解释的成分，以提高遥感影像的解译精度。

三、非线性混合像元分解算法概述非线性混合像元分解算法主要通过建立复杂的物理模型或统计模型，将混合像元分解为各组分的光谱贡献。

这些算法包括基于物理模型的算法、基于统计模型的算法以及基于机器学习的算法等。

其中，基于物理模型的算法考虑了地表的物理特性，具有较高的解译精度；而基于机器学习的算法则通过训练模型，从大量数据中学习地物的光谱特征，具有较好的自适应性和泛化能力。

四、高光谱遥感影像非线性混合像元分解算法研究针对高光谱遥感影像的非线性混合像元问题，本文提出了一种基于深度学习的非线性混合像元分解算法。

该算法通过构建深度神经网络模型，学习地物的光谱特征和空间特征，实现混合像元的非线性分解。

具体而言，该算法包括以下步骤：1. 数据预处理：对高光谱遥感影像进行预处理，包括去噪、校正等操作，以提高数据的质量。

2. 构建深度神经网络模型：根据地物的光谱特征和空间特征，构建深度神经网络模型。

该模型包括多个层次的结构，每个层次都通过学习地物的特征来提高解译精度。

3. 训练模型：利用大量标注的高光谱遥感影像数据，对深度神经网络模型进行训练。

高光谱图像解混算法研究

高光谱图像解混算法研究
由于高光谱图像的空间分辨率较低,图像中存在大量的混合像元,因此研究亚像元级的混合像元分解技术,分离出像元中的端元及其丰度能够更好地帮助我们进行物质的分类与探测,研究者们也由此开始了高光谱图像的解混算法研究。

本文所研究的高光谱解混算法基于线性混合模型,在针对性地研究并分析了解混算法的数学基础之后,提出了三类改进的解混算法。

在凸面几何学类的解混算法中,放宽了模型的非负约束与纯像元假设,加入了负数惩罚正则项,提出了鲁棒最小外包单纯形算法(RMVES),求解此算法时采用循环最小化思想,将非凸优化问题分解为两个凸优化子问题,在ADMM框架下进行了求解。

同时,还给出了一种自适应调整正则化的算子的方法,实验验证了该算法的有效性。

研究了基于非负矩阵分解类解混算法,为改善此类算法陷入局部最小解的情况,引入了基于物质相关性的约束,同时进一步引入1l图确定性地刻画出物质的相关性关系,提出了一种基于1l图的物质相关性非负矩阵分解解混算法(1l SDSNMF),实验结果验证了该算法能够得到更好的解混效果,此外,还对求解方法的收敛性进行了证明。

稀疏回归理论同样能够被应用于解混问题,为改善字典相干性带来的解混困难,同时为了更深入地挖掘图像的空间信息,引入了超图来描述像元之间的关系,构造了描述图像空间结构的超图正则项,将其加入稀疏回归模型中,提出了一种基于超图正则项的稀疏解混算法(HGSU)。

在证明了模型目标函数为凸函数后,本文给出了ADMM框架下求解此模型的具体细节,从而得到相比其他稀疏回归算法具有更高精度的解混算法。

高光谱图像稀疏解混算法研究

高光谱图像稀疏解混算法研究
光谱解混在高光谱图像应用中起着重要作用。

由于传感器的低空间分辨率和特征分布的复杂性,高光谱图像中每个像元通常包含多于一个的特征对象。

因此光谱解混作为许多高光谱图像应用背后的一项极具挑战性任务,旨在将每个混合像元的测量光谱分解为组成光谱(端元)和相应的一组比率(丰度)。

作为一种半监督的解混策略,稀疏解混已经受到广泛的关注与研究。

同基于几何和统计的解混算法相比,稀疏解混避免了提取没有物理意义的虚拟端元的问题。

本文对近年来高光谱图像稀疏解混算法的国内外研究现状进行了总结,针对全变差正则化变量分离与增量拉格朗日(SUnSAL-TV)算法求解的丰度图像存在边缘模糊与过平滑的现象,提出了一种结构张量全变差再优化稀疏解混算法。

根据结构张量全变差具有捕获局部邻域周围一阶信息的能力,在SUnSAL-TV 解混模型中引入结构张量全变差正则项来校正求解的丰度矩阵,提高解混精度。

在合成数据与真实高光谱数据上的实验中已得到证明,提出的算法获得更好的解混性能,能够有效地克服丰度矩阵的过平滑与边缘模糊。

此外,考虑到局部协同稀疏解混算法使用固定窗口来包含局部空间信息是不严谨的,提出了基于超像素的局部协同稀疏解混算法。

采用基于四元数颜色距离理论和基于简单线性迭代聚类的超像素分割算法可以将图像分割为多个同质区域,分割所得的每个同质区所包含的像元具有相似的光谱特性,在每个同质区域内执行协同稀疏解混可以更精确地包含局部空间信息。

同时,考虑到自然图像中非局部相似块的存在,作为超像素分割算法的扩展,提出了一种非局部超像素分割算法来改进简单线性迭代聚类(SLIC)算法,提出的
算法会包含更丰富的空间先验信息。

端元可变的高光谱图像解混算法研究

端元可变的高光谱图像解混算法研究光谱解混是高光谱图像众多应用中需要解决的一个关键问题。

传统的光谱解混方法假定每类地物仅有一种端元光谱, 其端元集是固定的。

由于地物的复杂多样性和成像条件的影响, 高光谱图像“同物异谱〞和“异物同谱〞现象普遍存在, 从而导致对所有像元用固定的端元集进行解混精度受限。

因此, 研究端元可变的高光谱图像解混算法对提高高光谱图像的应用具有重要的意义。

本文针对端元可变的端元束提取以及多端元光谱混合分析算法展开研究, 主要研究内容如下:(1) 针对现有的基于光谱信息和空间信息的端元束提取方法没有充分考虑冗余端元的去除, 导致后续光谱解混误差增加和光谱解混复杂度较高的问题, 提出了一种基于超像素分割和像元纯度指数的端元束提取方法。

首先通过PPI 提取初始候选端元, 每个超像素内保存一个候选端元并以超像素为邻域计算其均质性指数,对保存的端元根据其均质性指数进行筛选, 通过聚类得到每类地物的端元束, 并进一步去除类内冗余端元。

仿真和真实数据实验结果说明, 所提出的方法能有效提取可变端元且能降低后续光谱解混的复杂度。

(2) 针对基于超像素分割和纯像元指数的端元束提取算法无法有效解决含多种植被和植被与其他地物致密混合的城市高光谱数据的问题,提出了基于植被指数分析和PPI 结合超像素分割的端元束提取方法。

对PPI 提取并经超像素分析保存的端元集, 根据植被指数分为植被端元、含植被的混合端元和其他端元三类。

纯植被端元集利用其最大光谱值分成两类, 其他端元集那么先利用均质性指数进行筛选,再通过聚类得到每类地物的端元束, 通过一系列实验验证了该算法的有效性。

(3) 多端元光谱混合分析同样是解决光谱可变性的有效手段。

为了在降低光谱混合分析时间复杂度的同时提高其精度, 提出了一种由粗到细的多端元光谱混合分析算法。

该算法首先基于扩展的端元集对每个像元进行全约束光谱混合粗分析, 确定含所有地物的初始端元集,在此根底上进一步进行精细光谱混合分析, 迭代光谱混合分析构建端元子集, 最终根据重构误差变化量确定各个像元的最优端元集。

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：

高光谱遥感图像的解混理论和方法研究

高光谱遥感图像的解混理论和方法研究高光谱传感器在一个连续的包括电磁波谱的紫外到短波红外等数十至数百个波段的光谱区间内获得丰富的地表信息。

受空间分辨率和地表混合效应的影响,记录瞬时视场(Instantaneous Field Of View, IFOV)内地物光谱的单个高光谱像素通常覆盖不止一种地物组成成分(端元),这些像素被称为混合像元,它们给地面目标的测量和分析带来较大的困难。

因此,高光谱解混已经成为近几十年来高光谱图像处理领域一个备受关注的热点。

它通常由两个步骤组成：提取图像中的端元特征光谱,即端元提取,和确定像素中各个端元所占的比例,即丰度估计。

由于具有简单的物理解释和低复杂度的求解方案,线性光谱混合模型(Linear Spectral Mixture Model, LSMM)成为当前研究中广泛应用的模型。

然而,LSMM只是对于混合过程发生在宏观尺度而且像素内仅存在单反射的情况有效。

在实际数据中,这种情况并不总是满足的。

为此,一些非线性光谱混合模型(Nonlinear Spectral Mixture Models, NSMMs)被用于表示高光谱图像中的非线性效应和克服LSMM的内在缺陷。

本论文的目标是提出有效的基于线性和非线性模型的高光谱解混(Hyperspectral Unmixing, HU)方法以充分提取高光谱图像中蕴含的丰富信息。

本论文的主要工作和创新点包括以下几个方面：1.提出一种新的基于Cayley-Menger行列式的端元提取算法。

作为一种基于LSMM的几何算法,该算法的目的是确定包含整个高光谱数据云的最大体积的单形体。

我们首先采用Cayley-Menger行列式计算和分析高维观测空间内的低维单形体体积。

然后,根据Hermite矩阵的特性提出一种新的快速递推关系,以使端元光谱以低复杂度的顺序方式被提取出来。

2.提出一种新的基于距离几何理论的全约束丰度估计算法。

根据LSMM,HU可以被看作一个凸面几何问题。

高光谱图像混合像元分类技术研究的开题报告

高光谱图像混合像元分类技术研究的开题报告一、研究背景和意义高光谱遥感图像是利用高光谱仪器获取的，具有大量连续波段的遥感图像。

每个波段都对应着物体表面的一种光谱响应，能够提取更为详细的物质特征信息。

在遥感与灾害监测等方面得到广泛应用。

然而，高光谱图像中存在着混合像元问题，即同一个像元所包含的多个物质的光谱响应会叠加在一起，导致光谱信息的混淆，使得对单个物质的判别变得困难。

因此，如何利用混合像元进行高精度的分类成为了研究的重点。

目前，高光谱图像混合像元分类技术已经成为了研究的热点和难点。

各种方法的研究可以加强高光谱图像数据的信息提取，更好地解决分类问题。

因此，开展高光谱图像混合像元分类技术的研究具有重要的理论意义和实践价值。

同时，该研究也可以在农业、林业、生态环境、城市规划等领域得到广泛的应用。

二、研究内容和方法本文将研究高光谱图像中的混合像元分类技术，具体内容包括以下几个方面：1、光谱特征提取对于高光谱图像中的每个像元，需要提取其光谱特征。

光谱特征是指不同材料的反射光谱特征，是进行分类的重要依据。

在本研究中，我们将采用主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）等方法来进行光谱特征提取。

2、像元混合建模高光谱图像中同一像元所包含的物质可能有多种，因此需要对混合像元进行建模。

本研究中，将采用混合像元模型（MGM）对混合像元进行建模。

3、分类建模对于光谱数据，我们需要将其进行分类。

本研究中，将采用支持向量机（SVM）算法进行分类建模。

这是一种常用的分类方法，因其准确率高、精度高、鲁棒性好等特点得到广泛应用。

三、预期结果和创新之处通过本研究，预期可以实现对高光谱图像中混合像元的准确分类，提高其分类精度。

本研究的创新之处在于：采用混合像元模型（MGM）建模，使得分类结果更加精确；同时，采用支持向量机（SVM）算法进行分类建模，具有很好的运用环境和良好的预测性能。

四、研究计划本研究将分为以下几个阶段：1、资料检索与文献综述主要通过检索数据库，查阅相关论文、书籍和资料，全面掌握高光谱图像混合像元分类技术的国内外研究现状和最新进展。