一种顾及上下文的高光谱遥感图像端元提取方法

端元提取技术是混合像元分解中重要的步骤之一,传统的端元提取方法仅考虑了像元的光谱信息。本文将数学形态学算子扩展到高光谱空间,并应用到端元提取技术中,可以顾及像元的上下文信息。利用AVIRIS高光谱仿真数据对算法进行了实验验证,结果表明本文算法具有较强的抗噪能力和较高的可靠性。在此基础上,结合徐州地区的EO-1 Hyperion高光谱遥感图像,使用本文算法进行了端元提取应用研究,将实验结果与纯净像元指数、顶点成分分析方法做了对比分析和精度评价,证明本文算法是一种可靠的高光谱遥感图像端元提取技术。     

高光谱遥感影像混合像元分解研究进展

受高光谱成像仪低空间分辨率及复杂地物的影响,高光谱遥感图像存在大量混合像元。为提高地表分类精度以及满足亚像元级目标探测的需求,混合像元分解技术一直是高光谱遥感研究热点之一。本文主要对高光谱混合像元分解技术中的核心问题:端元数目估计、端元提取算法、丰度估计算法进行综述,系统地分析了各种典型算法的原理及优缺点,进一步阐述研究过程中建立高精度遥感混合反演模型与遥感产品业务化中的混合像元分解技术难题,同时针对今后混合像元分解技术发展方向,指出在继续引入新型算法理论方法基础上,结合用户应用需求,推进高光谱混合像元分解算法业务化应用,为高光谱遥感工程化应用提供支持。     

一种自适应匹配子空间亚像元目标探测方法

为了克服基于线性混合模型的高光谱遥感影像亚像元目标探测方法的缺陷, 提出了一种基于全限制性线性分解的自适应匹配子空间探测方法。首先利用交叉相关光谱匹配技术求得各个像元所含端元类别信息, 然后根据端元类别信息和全限制性分解的结果构造自适应匹配子空间探测算子, 利用端元类别信息在探测中动态选择端元, 降低端元数目估计偏差对探测结果的影响, 提高探测器对目标与背景的可分性。实验证明, 该方法与其他基于线性混合模型的亚像元目标探测方法相比, 可以更好地克服端元数目估计偏差对探测结果的影响, 无论是端元个数低估还是     

混合像元线性分解的精度估算

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。混合像元线性分解技术是进行高光谱影像处理的常用方法。本文针对混合像元线性分解的基本原理与算法作了简要分析,并通过实验的方法估算了混合像元线性分解模型的精度。     

高光谱与多角度数据联合进行混合像元分解研究

混合像元问题是定量遥感的主要障碍之一。将混合像元问题归结为类内与类间像元混合两类，并对类内混合像元分解问题加以研究。混合像元分解的关键在于确定组分光谱，确定组分光谱的方法很多，但大多数方法基于以下假定，即从图像本身可以找到纯组分光谱，然而这一假定对于类内混合像元分解问题来说很难成立。提出采用高光谱与多角度相结合的方法，利用几何光学模型和线性光谱混合模型进行类内混合像元分解。即首先利用多角度数据反演几何光学交互遮蔽(GOMS)模型获得组分光谱，再对高光谱数据进行组分光谱分解。由于该方法直接从混合光谱产生的机理出发，因而更容易获得真正的亚像元信息。为减小反演误差，反演过程中采用改进的多阶段的反演策略，并充分利用多角度图像本身提供的先验信息。用BORE—AS试验获取的高光谱与多角度数据所作的研究表明，该方法可以获得比较理想的分解结果。     

高分辨率图像辅助提取高光谱图像端元

现有的端元提取算法大多是基于凸面单形体假设,对于非单一地物类型,利用这些端元进行丰度反演将会影响混合像元分解精度。本文提出一种利用高分辨率图像判断高光谱像元内是否为同一类型地物的方法。首先,利用图像分割程序对高分辨率图像进行分割,得到光谱均一的斑块矢量图,并叠加到高光谱图像上;然后,通过空间关系分析找出斑块内的高光谱像元,称其为准端元;最后,利用端元提取算法在这些准端元中进行端元提取。实验结果表明,该方法将端元提取结果的误差降低了20%左右。     

基于OSP的自动端元提取及混合像元线性分解

正交子空间投影(OSP)方法广泛用于目标与背景的分离之中,对于高光谱影像,OSP可用于目标提取和混合像元分解,但缺点是需要端元的先验知识。针对这一问题,基于OSP的原理提出一种自动提取端元的方法,该方法不需端元的先验知识并且不需对原始数据进行降维。实验使用由OMISⅠ和PHI获取的两组高光谱数据进行端元提取,并采用带全约束条件的最小二乘法进行混合像元分解,结果精度令人满意,证明算法进行端元自动提取的可行性。     

基于深度学习的高光谱遥感图像混合像元分解研究综述

高光谱遥感是以成像光谱学为基础发展起来的一项综合性遥感技术,它能够同步记录成像区域内地物的空间信息和光谱信号,故而也称为“成像光谱遥感”。高光谱遥感所获取的数据称为“高光谱遥感图像”,相较于传统的遥感数据,高光谱遥感图像具有光谱分辨率高和“图谱合一”的特点,目前已成为遥感工程应用中的重要支撑数据之一。然而,受空间分辨率限制,混合像元（即某一像元内包含多种类型的地物）问题始终限制着高光谱遥感在精细化地物信息提取工作中的作用。混合像元分解（“解混”）是现阶段处理混合像元问题最有效的分析方法,旨在从亚像元角度出发,获取像元中纯净的光谱信号（“端元”）,并分析出各类端元在像元内所占的比例（“丰度”）。在遥感领域,为实现地物信息精细化解译,目前已发展出不同类型的解混方法,在一定程度上解决了混合像元问题对遥感定量化分析的制约。如今,随着深度学习的发展,越来越多的先进理论和工具被用于处理混合像元问题,发展出了一类基于深度学习的新型解混方法。这些新方法以光谱混合模型为桥梁,用深度学习方式来解译光谱混合现象。相比于传统的解混方法,基于深度学习的解混方法在隐藏信息的挖掘和利用方面更具优势,对先验知识依赖程...     

基于相关系数匹配的混合像元分解算法

遥感影像中的混合像元不仅影响地物识别和分类的精度,而且已成为遥感科学向定量化发展的主要障碍.为此,人们已经提出了多种混合像元分解算法,其中应用最为广泛的是最小二乘法.该方法虽然具有意义明确、简单易行等特点,但也易受局部噪声、大气效应、环境辐射等因素的影响.本文将混合像元分解问题归结为一个基于光谱匹配的非线性最优化问题,并针对最小二乘法的不足提出了一种新的基于相关系数匹配(spectral correlation matching, SCM)的混合像元分解技术.通过在北京市北三环及其以北区域内案例的研究表明:在城市区域内,利用图像选取终端端元的办法,基于相关系数匹配的混合像元分解算法的总体精度高于带全约束的最小二乘法(LS)的分解结果.对比分析表明:在目标光谱的绝对值整体放大或缩小而光谱形状得到了很好的保持、及局部噪声使得光谱值显著变化但光谱形状得到了一定程度保持时,基于光谱形状的相关系数法可以得到比基于光谱绝对值的最小二乘法精度更高的分解结果.     

高光谱遥感图像的端元递进提取算法

针对高光谱遥感图像中可能并不存在图像端元这一问题,试探的提出一种基于线性混合模型下对初步提取的最近似于端元的像元进行再分析的端元提取算法,即高光谱遥感图像的端元递进提取算法.首先针对3个端元线性混合的图像进行提取,在图像中找到最大近似于端元的像元,利用凸面单形体的几何性质,找出初步提取像元附近位于图像端元构成的凸面单形体边界上的像元,通过计算图像端元在边界像元中的含量,应用线性反解提取出图像端元.模拟图像中的初步结果表明在不存在图像端元的图像中,该算法可以有效的提取3个端元,应用于实际Hyperion图像取得了较好的实验效果.     

Spectral unmixing based spatiotemporal downscaling fusion approach

Time-series remote sensing data are important in monitoring land surface dynamics. Due to technical limitations, satellite sensors have a trade-off between temporal, spatial and spectral resolutions when acquiring remote sensing images. In order to obtain remote sensing images with high spatial resolution and high temporal frequency, spatiotemporal fusion methods have been developed. In this paper, we propose a Linear Spectral Unmixing-based Spatiotemporal Data Fusion Model (LSUSDFM) for spatial and temporal data fusion. In this model, the endmember abundance of the low-resolution image pixel is calculated based on that of the high-resolution image by the spectral mixture analysis. The endmember spectrum signals of low-resolution images are then calculated continuously within an optimized moving window. Subsequently, the fused image is reconstructed according to the endmember spectrum and its corresponding abundance map. A simulated dataset and real satellite images are used to test the fusion model, and the fusion results are compared with a current spectral unmixing based downscaling fusion model (SUDFM). Our experimental work shows that, compared to the SUDFM, the proposed LSUSDFM can achieve better quality and accuracy of fused images, especially in effectively eliminating the “plaque” phenomenon in the results by the SUDFM. The LSUSDFM has great potential in generating images with both high spatial resolution and high temporal frequency, as well as increasing the number of spectral bands of the high spatial resolution data.     

高光谱影像混合像元分解比较研究

遥感混合像元分解,作为一种遥感分类与制图的方法,具有其独特的优势.利用新疆阜康地区的Hyperion遥感影像,在ENVI/IDL软件运行环境下,分别采用沙漏算法,SMACC算法和体积法进行端元提取,并对3种方法进行了比较分析,从中选择符合实际的沙漏算法提取的端元,作为最终端元.在此基础上,分别运用最小二乘法、OSP算法...     

一种基于多源遥感影像的亚端元光谱提取方法

提出一种利用多源影像来提取低分辨影像亚端元光谱的方法,该方法利用高分辨分类得到的组分与低分辨的光谱之间的线性混合关系,建立了反演出低分辨影像的亚端元光谱的线性模型,并提出一种快速鲁棒反演亚端元光谱的提取方法。利用IKONOS和ETM数据验证了本文提出方法,实验结果表明了该方法的有效性。     

基于单次散射反照率的矿物高光谱稀疏解混

矿物的混合多属于致密型混合,在可见光—短波红外波段的混合呈现非线性特征,同时由于矿物混合的复杂性以及图像中完全纯净的像元可能不存在等原因,使得从图像上提取端元具有较大不确定性。本文根据矿物单次散射反照率的线性可加性,提出一种基于矿物单次散射反照率光谱库的稀疏解混算法,利用Hapke模型将矿物反射率转换成矿物单次散射反照率,构建矿物单次散射反照率光谱库,以半监督的方式通过稀疏回归的方法从光谱库中寻找最优端元组合,并估算混合像元中各端元的丰度。利用RELAB矿物混合光谱库进行算法验证,结果表明,丰度反演的平均绝对误差为3.12%;将本文方法应用于美国内华达州铜矿区的AVIRIS高光谱图像数据,所得丰度图与美国地质勘探局USGS矿物识别结果具有较好的一致性。本文算法不需要从图像提取端元,并且考虑到了矿物的非线性混合特征,能够得到较高的反演精度,在近地行星和卫星表面岩矿成分的探测等领域具有较好的应用前景。     

归一化地物子空间投影下的光谱解混方法

针对线性光谱解混方法,全约束条件下的最小二乘准则和正交子空间投影(OSP),因缺乏物理约束条件使得组分丰度估值容易出现负值这一问题,该文在线性光谱混合分析模型中增加光谱组分丰度"和为1"且为"非负"的约束条件,提出了归一化地物子空间投影下(NMSP)的光谱解混方法。该方法假定一条基准端元已知以消除组分之间的相关性,再基于基准端元对端元矩阵和影像矩阵进行平移,进一步消除像元在端元方向投影时原点引起的错误。实验结果表明,与约束条件下的OSP分类器以及最小二乘法相比,NMSP在光谱解混中可以得到更加合理的地物组分丰度且能保持端元丰度"非负"和稀疏的物理特性。     

Stratified spectral mixture analysis of medium resolution imagery for impervious surface mapping

Linear spectral mixture analysis (LSMA) is widely employed in impervious surface estimation, especially for estimating impervious surface abundance in medium spatial resolution images. However, it suffers from a difficulty in endmember selection due to within-class spectral variability and the variation in the number and the type of endmember classes contained from pixel to pixel, which may lead to over or under estimation of impervious surface. Stratification is considered as a promising process to address the problem. This paper presents a stratified spectral mixture analysis in spectral domain (Sp_SSMA) for impervious surface mapping. It categorizes the entire data into three groups based on the Combinational Build-up Index (CBI), the intensity component in the color space and the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) values. A suitable endmember model is developed for each group to accommodate the spectral variation from group to group. The unmixing into the associated subset (or full set) of endmembers in each group can make the unmixing adaptive to the types of endmember classes that each pixel actually contains. Results indicate that the Sp_SSMA method achieves a better performance than full-set-endmember SMA and prior-knowledge-based spectral mixture analysis (PKSMA) in terms of R, RMSE and SE.     

高分五号高光谱图像自编码网络非线性解混

针对高光谱非线性混合模型中的共线性问题,提出了一种非监督的增强型非线性自编码网络方法 ENAE(Enhanced Nonlinear Autoencoder)。通过结合自编码网络在挖掘数据内在结构、提取特征方面的优势,引入端元正则项减弱端元间的共线性效应,从而提高高光谱混合像元分解精度。ENAE方法的实现步骤主要包括两部分:一是网络结构初始化,二是非线性分解。网络结构初始化是确定编码器的节点数以及端元和丰度的初值;非线性分解则主要是实现损失函数的最小化。通过模拟数据、城市区域真实数据和高分五号卫星高光谱数据的实验,得到了相较于传统非线性分解方法更高的精度,证明了ENAE方法的鲁棒性。     

基于权重光谱解混方法的高光谱矿物填图

提出了一种基于Fisher权重分析的迭代光谱解混方法(WLSMA),该方法首先对高光谱图像进行区域分割,在分割后的各子块中自动提取端元;再次对提取的端元进行聚类,从光谱的整体特征上将不同类别的端元区分开,针对聚类结果中的每一类别各选取几个具有代表性的端元光谱,并对最优光谱进行窗口卷积处理,结合In_CoB指标构建端元光谱样本库;最后对图像进行迭代光谱解混处理,在丰度反演过程中引入基于Fisher准则的补偿权值矩阵以提高反演精度。AVIRIS高光谱数据实验证明,WLSMA不需要大量先验信息,利用Fisher准则和迭代光谱分析理论增强了相似性矿物的可分性,为加强对矿区地表岩性的认识和模拟提供了更大的灵活性和可能性,对高光谱矿物填图有一定的借鉴意义。     

端元快速提取的光谱梯度特征搜索法

由于数据量大,目前大多数端元提取算法均需较长的计算时间,限制了这些算法的有效应用。本文提出了以光谱梯度特征为搜索条件的快速端元提取方法,其核心包括基于光谱梯度特征的候选端元快速筛选和基于光谱解混误差的端元识别两部分。由于能够从影像中快速筛选出少量的像元光谱作为候选端元,故具有较好的计算性能;同时由于避免了非端元光谱参与端元识别,使得识别的结果具有更高的精度。试验表明,相比经典的IEA算法和ECHO算法,该算法不仅能大幅度提高端元提取速度,而且具有更准确的端元识别能力。同时,基于该算法原理,也可对现有各种算法进行改进,提升现有的各种端元提取算法的运算速度。     

端元可变非线性混合像元分解模型

遥感影像中混合像元普遍存在。端元固定的情况下对混合像元进行分解,很难高精度地识别影像地物。本文基于支持向量机,提出了端元可变的非线性混合像元分解模型。首先,通过构建多个支持向量机获取每个像元的优化端元集,在优化端元集的基础上运用支持向量机与两两配对方法相结合的算法获取像元组分。试验结果表明,本文提出的方法效果优于传统的多端元光谱分解法。