高光谱线性解混的理论与方法及应用研究
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。
基于Hyperion影像的高光谱数据线性解混与目标检测—土地覆被识别实证
基于Hyperion影像的高光谱数据线性解混与目标检测—土地覆被识别实证高光谱遥感数据丰富的光谱信息有助于更准确的描述土地覆被的类型,但由于传感器的空间分辨率较低,当以城市、郊区为研究对象时高光谱影像中混合像元的存在不可避免。
本文模拟高光谱数据混合光谱的解混,对端元不同所带来的解混误差进行了详细的分析;以北京市为研究区,利用Hyperion高光谱数据,结合V-I-S模型和线性光谱混合分析对北京市区、郊区的土地覆被进行了研究;通过信息检测算法,对特定地物目标的识别进行了实验验证,并给出了改良方法。
本文对中等空间分辨率的高光谱影像在城市/郊区遥感方面的利用进行了比较全面的分析。
论文研究的主要内容和结论如下:(1)利用光谱库的光谱数据模拟由植被、土壤、不透水层构成的混合光谱,使用不同的端元组合对混合光谱线性解混,提出适用于高光谱数据的复合端元解混方法。
在同类地物光谱曲线幅度差异较大的情况下,使用复合端元做全约束的线性解混可以有效减少误差,提高相关系数。
(2)基于V-I-S模型,利用单端元组合、复合端元组合对Hyperion高光谱影像进行了线性解混。
结果显示,复合端元的组合有更小的误差。
从真实的高光谱影像上证明了在对影像覆盖面积较大的高光谱数据做全约束的线性解混时,更宜采用复合端元的组合。
(3)在遥感影像的处理中,利用植被指数在城市的不同区域发现了与植被丰度相关性更高的波段组合的特征。
从整体上看,更靠近植被光谱“红边”区域的波段计算的NDVI与植被丰度的相关性更显著,植被指数与植被丰度的二次多项式拟合相关性更显著。
(4)通过对2004年和2010年Hyperion影像的解混,揭示了北京南、北部区域土地覆被的变化特征。
土地覆被的变化显示出2004年~2010年间北京南部和北部区域均有一定程度的植被、土壤向不透水层的转变,越靠近市区变化越明显,在离市区较远的区域不透水层主要沿干道向两侧扩张。
(5)利用高光谱数据通过信息检测的方法,对小的目标进行了识别。
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。
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。
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。
基于光谱先验与协同学习的高光谱图像解混算法
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相关工作与研究现状
相关算法综述
对现有的高光谱图像解混算法进行综述，包括端元提取、混合像元分解等方 法及其优缺点。指出当前研究的热点和难点问题。
研究现状
介绍当前最新的研究成果和进展，包括基于深度学习、协同学习等方法的解 混算法，并分析其优劣和适用范围。
研究内容与方法
研究内容
介绍本文的研究重点和目标，包括基于光谱先验与协同学习的高光谱图像解混算法的构建、优化和应 用。
数据预处理
对高光谱图像进行预处理，包 括噪声去除、图像校正等操作 。
模型训练
使用训练数据集对每个模型进 行训练，并评估模型的性能。
模型应用
使用优化后的模型对测试数据 集进行预测，并评估模型的泛 化能力。
实验结果与分析
实验数据集
使用真实的高光谱图像数据集进行实验， 包括不同场景下的高光谱图像。
性能评估指标
基于光谱先验与协同学习的 高光谱图像解混算法
2023-11-04
contents
目录
• 引言 • 高光谱图像基本理论 • 基于光谱先验的高光谱图像解混算法 • 基于协同学习的高光谱图像解混算法 • 基于光谱先验与协同学习的高光谱图像解
混算法 • 结论与展望
01 引言
研究背景与意义
高光谱图像解混算法的重要性
高光谱图像的特性与优势
高光谱图像能够提供更丰富的空间和光谱信息，有利于识别和分类物体。
高光谱图像可以提高遥感探测的精度和效率，为科学研究提供更准确的数据支持 。
高光谱图像具有较高的抗干扰性能和适应性，能够在复杂的环境中获取可靠的信 息。
高光谱图像的应用领域
环境监测
高光谱图像可以用于检测空气、水和土壤 污染，分析生态系统的健康状况等。
高光谱解混
高光谱解混
高光谱解混是一种利用高光谱数据来解决多重反射问题的技术。
它的主要目的是分离不同的物体的反射信号，使得在一幅图像中不同的物体都能够有效地显示出来。
高光谱解混主要是针对多光谱图像数据的，也就是说，它的输入是由多种波段的光谱图像数据构成的。
这些数据可以来自于多种传感器，比如可见光、红外等，也可以来自于卫星或者航空遥感。
高光谱解混技术基于一个重要的原理：多光谱数据可以通过混合模型将不同物体的反射信号进行区分和分离。
这个模型涉及到三个参数，即物体的反射率、反射方向和反射强度。
通过这三个参数，可以将不同物体的反射信号进行区分和分离，从而实现高光谱解混。
高光谱解混技术分为两大类，一类是以混合模型为基础的技术，例如混合线性模型（MLM）、混合像元模型（MPM）和非混合模型（NMM）等，这些技术可以将多光谱图像数据拆分成多个反射组件，从而实现高光谱解混。
另一类是以图像处理为基础的技术，例如图像分割、图像增强等，这些技术可以通过处理图像来消除多重反射，从而实现高光谱解混。
由于高光谱解混技术可以有效的分离出不同物体的反射信号，因此它在遥感影像分析、地物识别、土地利用和环境监测等领域具有重要的应用价值。
高光谱解混技术是一种比较新的技术，它比传统的遥感影像分析技术具有更高的精度和效率。
总之，高光谱解混是一种利用多光谱数据来解决多重反射问题的技术，它主要是基于混合模型和图像处理算法。
它可以将多光谱图像数据拆分成多个反射组件，有效的解决多重反射问题，并且可以应用于遥感影像分析、地物识别、土地利用和环境监测等领域。
高光谱影像处理与分析算法的研究与应用
高光谱影像处理与分析算法的研究与应用概述:高光谱影像处理与分析算法是一种应用于遥感领域的图像处理技术，通过获取大量的光谱信息，对图像进行分析和处理，从而提取出更加丰富的地物信息。
本文将探讨高光谱影像处理与分析算法的研究与应用，并介绍其在不同领域中的具体应用案例。
一、高光谱影像处理算法的研究与应用1. 光谱特征提取算法光谱特征提取算法主要用于分析不同波段的光谱数据，从而识别出地物的不同特征。
常用的算法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、光谱拟合和光谱角等。
这些算法可以提取出不同波段之间的相关性，帮助我们更好地理解光谱信息。
2. 光谱分类算法光谱分类算法的主要目标是将高光谱影像中的像素分类为不同的地物类型。
常用的算法包括支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和最大似然分类等。
这些算法在对光谱进行统计和分类时，能够充分考虑到不同波段之间的相关性和差异性，提高分类的准确性和稳定性。
3. 光谱匹配算法光谱匹配算法用于比较高光谱影像与现有光谱库中的光谱曲线，从而确定其所属地物类型。
常用的算法包括光谱匹配法、相关系数法和偏差度量法等。
这些算法能够将光谱数据与已知的地物光谱进行比对，帮助我们确定地物的类型。
二、高光谱影像处理与分析算法的应用案例1. 农业领域中的应用高光谱影像处理与分析算法在农业领域中的应用十分广泛。
例如，通过对植被的光谱特征进行提取和分析，可以实现对作物生长情况和健康状况的监测和评估。
这对于农业管理者和农民来说，有助于及时采取措施，提高作物的产量和质量。
2. 环境保护中的应用高光谱影像处理与分析算法也可以应用于环境保护领域。
例如，通过对水体的光谱特征进行提取和分析，可以实现对水质的监测和评估。
这对于环境保护部门和水资源管理者来说，有助于及时发现水环境中的异常情况，采取相应措施保护水资源和生态环境。
3. 城市规划中的应用高光谱影像处理与分析算法还可以应用于城市规划领域。
例如，通过对城市建筑物的光谱特征进行提取和分类，可以实现对城市地物的识别和分析。
高光谱解混方法研究
高光谱解混方法研究严阳;华文深;刘恂;崔子浩【摘要】高光谱图像的空间分辨率较低,导致大量混合像元存在于高光谱图像中.混合像元的存在是使高光谱图像目标分类准确率降低的主要原因之一.高光谱像元解混在高光谱遥感图像处理中具有非常重要的意义.高光谱像元解混主要分为线性和非线性光谱解混两种方法,研究最广泛的是线性光谱解混.归纳了线性光谱解混的两个步骤:(1)提取纯净像元中地物的光谱信号,即提取端元,这是关键步骤;(2)利用端元的加权线性组合对混合像元进行光谱解混,即丰度反演.简述了端元提取及丰度反演研究的主要进展,介绍了端元提取的几种典型算法.通过归纳、对比和分析,总结了不同端元提取方法的特点,并对高光谱解混的研究前景进行了展望.【期刊名称】《激光技术》【年(卷),期】2018(042)005【总页数】7页(P692-698)【关键词】光谱学;高光谱图像;线性解混;端元提取【作者】严阳;华文深;刘恂;崔子浩【作者单位】陆军工程大学石家庄校区电子与光学工程系,石家庄 050003;陆军工程大学石家庄校区电子与光学工程系,石家庄 050003;陆军工程大学石家庄校区电子与光学工程系,石家庄 050003;陆军工程大学石家庄校区电子与光学工程系,石家庄 050003【正文语种】中文【中图分类】TP751引言高光谱图像通过光谱仪采集，能同时获得光谱信息和图像信息，具有图谱合一的优点[1]，使得其在军事目标检测、农作物分类、矿物探测等多个领域都得到广泛应用。
高光谱图像的光谱分辨率在不断提高，但是空间分辨率仍旧较低。
由于高光谱遥感图像在采集图像时，是以像元为单位来获取地面物体的光谱信息，高光谱图像中的每一个像元都对应着具有一定面积的地表区域，而区域的大小由光谱仪的空间分辨率决定。
因此，当空间分辨率较低时，图像中将会出现大量混合像元，导致目标的分类精度降低。
若一个像元里仅仅包含一种物体，则该像元是纯净像元，包含纯净的光谱信号的像元称之为端元;当光谱仪空间分辨率较低时，一个像元里含有多种物质混合，则包含混合光谱信号的像元称作混合像元[2]。
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。
高光谱解混算法
高光谱解混算法高光谱解混算法是一种针对高光谱图像的数据分析方法，用于分离多个材料混合的光谱信号，从而实现对各种物质成分的精确分类和定量分析。
该算法基于光谱图像的全光谱信息，通过运用数学模型和统计方法，将光谱数据分解成许多不同波长的成分，并进行分类鉴别。
以下将详细介绍高光谱解混算法的原理、流程和应用。
一、算法原理高光谱解混算法的核心原理是使用多元统计分析技术，将高光谱信号分解成若干基本成分。
通过定义对高光谱主成分的约束条件，计算出每个成分的光谱信息和组成比例。
由此，可以对整个样品的光谱图像进行分类和鉴别。
二、算法流程1. 预处理：首先对高光谱图像进行预处理，包括去除噪声、消除光谱和空间坐标的热漂移、光谱校正和光谱拟合等。
2. 数据归一化：将光谱数据归一化，并根据样本点的数量和性质来选择合适的归一化方法。
3. 特征选择：通过统计分析选择一组最具差异性的特征光谱波段，用于解混分析。
4. 基元赋权：确定高光谱图像中所包含的每个基元的光谱响应函数和数量。
5. 解混分析：采用最小二乘解法等方法，将光谱信号分解成基本成分，并计算出各种基元的组成比例。
6. 分类和鉴别：通过比对高光谱解混分析结果和已知的物质光谱库，对样本进行准确的分类识别和物质成分分析。
三、算法应用高光谱解混算法在农业、环境监测、医学和材料科学等领域都有广泛的应用。
例如，在农业领域中，可以通过高光谱图像对作物的生长、发育和病害情况进行监测和识别；在环境监测中，可以实现对污染物的溯源和定量分析；在医学领域中，可以用于病理学原位成像、肿瘤诊断和治疗的指导；在材料科学领域中，可以进行针对材料成分和组成的深入研究和评估。
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
高光谱解混流程
高光谱解混流程高光谱解混是个超有趣又有点小复杂的事儿呢。
一、啥是高光谱解混呀。
高光谱解混呢，简单来说就是把混合在一起的东西给分开。
就像你有一堆不同颜色的小珠子混在一个盒子里，你得把它们按照颜色分开一样。
在高光谱里，我们看到的是好多不同光谱特征的东西混在一起，我们的任务就是搞清楚每个成分是啥。
比如说，在一幅高光谱图像里，可能有植被、土壤、水等不同的东西混在一起，我们要把它们各自的信息都找出来。
二、为啥要做高光谱解混。
这可太有用啦。
比如说在农业上，我们可以通过高光谱解混知道土壤里都有啥养分，植被是不是健康，有没有病虫害。
要是不做解混，就像你只看到一锅大杂烩，不知道里面都放了啥好吃的。
在环境监测里，我们能知道某个区域有没有污染，污染是由哪些成分组成的。
就好比你能找到让环境变脏的那些“小坏蛋”到底是啥。
而且在地质勘探方面，解混能让我们知道地下有哪些矿物，就像寻宝一样，知道哪里可能有宝藏。
三、高光谱解混的大致流程。
1. 数据获取。
这是第一步啦。
我们得有数据才能干活呀。
就像你做饭得先有食材一样。
这个数据呢，是通过高光谱传感器获取的。
这些传感器就像超级厉害的小眼睛，能看到好多不同的光谱信息。
它们在飞机上或者卫星上飞呀飞，然后就把看到的信息都记录下来，这样我们就有了高光谱数据。
2. 数据预处理。
拿到数据后可不能直接用哦。
就像刚买回来的菜得洗一洗、切一切才能下锅。
数据预处理有好多事情要做呢。
比如说去除噪声，那些噪声就像小苍蝇一样，嗡嗡嗡的很讨厌，会干扰我们的分析。
还有数据的归一化，就像把菜都切成差不多大小，这样在后面处理的时候就方便多了。
有时候还得做一些校正，就像把秤校准一下，让数据更准确。
3. 端元提取。
这是很关键的一步呢。
端元就像是我们要找的那些小珠子里的不同颜色。
我们要从混合的数据里找出那些纯粹的成分。
这就需要一些算法啦，比如说像顶点成分分析这样的算法。
这些算法就像小侦探一样，在数据里找那些最像端元的东西。
13线性光谱解混
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武汉大学 龚龑
《高光谱遥感》
一、线性混合模型的数学表达
1.1模型适用性 • 建立一个能完整描述混合过程的模型非常复杂 • 树木的高度 • 树冠的尺寸、密度 • 传感器的观测角度等因素 • 线性混合模型的适用条件：
• 在给定的区域里，地表是由一组具有相对固定光 谱的特征地物构成。 • 光谱变化主要是由端元出现的不同比例所引起。
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武汉大学 龚龑
《高光谱遥感》
三、提取几何顶点的端元提取方法
3.4最大距离法 B.超平面方程
经过超平面内点 ei， 法向量为u的超平面S方 程为： uT(y - ei) = 0 C.距离计算
3.4最大距离法 （３）高维空间中点到超平面距离的计算 设现有端元向量e1、e2、…ek构成L维空间中的超平 面S。其中， ei=(e1i ,e2i,…, eLi)， L是波段数。 p是L维空间中的一个点，坐标为(p1 ,p2,…, pL). 如何求点p到超平面S的距离？ 过点p到超平面S的垂线方程 超平面S的方程
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武汉大学 龚龑
《高光谱遥感》
二、混合像元分解关键问题
பைடு நூலகம்
两个关键问题中，丰度的解算属于有理方 程组求解问题，数学（数值分析）领域有着较 为系统的方法。
端元（Endmember）的提取则是高光谱遥感 中重点考虑的问题。
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武汉大学 龚龑
第四章 第7节 线性光谱解混
《高光谱遥感》
一、线性混合模型的数学表达 二、线性混合像元分解关键问题 三、提取几何顶点的端元提取方法 四、基于误差分析的端元提取算法 五、线性混合像元分解的应用
3.3 N-FINDR方法 (1).基本思想 N-FINDR方法由Winter于1999年提出，基本思 想是通过寻求最大体积的单形体从而自动获取图 像端元。 数据点位于单形体内部 选取数据点作为单形体顶点 单形体具有最大体积 能构成最大单形体体积的点即为端元点
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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。
第五部分研究了基于稀疏回归的高光谱解混算法。
首先总结了几个涉及到高光谱解混的最优化问题和一个乘子交替方向法(ADMM);然后针对离散不适定问题,提出了一种投影非静态迭代Krylov子空间正则化方法,讨论了该算法的参数选择和收敛性;进一步研究了三种不同Krylov子空间的生成方法。
最后研究了两种基于稀疏回归的高光谱解混算法,即基于变量裂分增强拉格朗日的稀疏解混(SUnSAL)算法和基于约束裂分增强拉格朗日的稀疏解混(C-SUnSAL)算法,以及这两种算法在矿物识别中的应用。
进一步研究了基于空-谱信息的高光谱解混算法。
研究了一种变量裂分增强拉格朗日与总变差稀疏解混(SUnSAL-TV)算法,并推广到去模糊化的SUnSAL-TV
算法,分别讨论了各向同性和各向异性两种情况,并应用于矿物识别;同时,我们将SUnSAL-TV算法过程中产生的广义Sylvester方程推广到一般的广义耦合方程,发展了一种求解广义耦合方程的共轭梯度迭代算法。
最后给出了全文总结和有待进一步研究的问题。
本文对高光谱线性解混的理论和方法进行了比较系统地研究,并用Matlab软件进行了实现,本文的研究工作将有助于高光谱图像分析的发展,为今后的高光谱遥感对地观测、深空探测提供一定的理论与方法参考。