基于端元光谱不相关约束NMF的高光谱遥感图像混合像元分解

来源 :第三届全国成像光谱对地观测学术研讨会 | 被引量 : 0次 | 上传用户:minggangju
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成像光谱仪的出现使遥感跨入高光谱遥感时代.高光谱遥感数据为用户同时提供空间域和光谱域的信息,从而可使用户从影像中获得更多的信息.然而受到地表复杂度以及成像光谱仪分辨率的影响,传感器的一个遥感视场单元内普遍存在多种地物,因此混合像元普遍存在于高光谱影像中.混合像元的存在影响高光谱遥感图像信息提取的精度,因此对混合像元的解译成为国内外研究的热点.本文根据高光谱图像中端元之间的不相关性,利用定义的光谱协方差函数,提出了一种度量光谱不相关性的函数:函数值越小,光谱间的相关性越小。通过联合最小化光谱不相关函数和非负矩阵分解误差函数,获得具有最小相关性的光谱集合,最终同时得到端元光谱集以及组分信息。实验结果表明:相对于经典的MVCNMF, ASCNMF和SISAL,本文提出的算法具有较大的优势。
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针对难于获得足够多的高光谱图像训练样本的问题,基于流形学习标准、Fisher标准和最大边缘标准,提出了一种适用于高光谱图像小样本问题的近邻保持线性判别嵌入(NPLDE)监督线性流形学习特征提取方法.类内的紧性和类间的可分性通过类内近邻图和类间近邻图刻画,该方法有效地避免了因类内离散度矩阵奇异导致的小样本问题,具有更好的判别性能,更适合于分类问题.通过不同情形下高光谱数据的分类实验验证该方法的有效性
高光谱遥感影像具有图谱合一的有点,能够以较高的光谱争端能力对地物目标进行精细分类与识别,大大增强了地物信息的提取能力.近年来,随着对地观测传感技术的不断发展,高光谱遥感影像的空间分辨率正在逐步提升,影像空间细节特征得到更加精确表达,地物的纹理、形状、次存以及相邻地物的拓扑关系得到更清晰的呈现.利用空-谱关系构造多源遥感特征能够有效的提高高光谱遥感影像的解译精度.在本文中作者将进一步构造混合字典-分
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