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.     

一种多/高光谱遥感图像端元提取的凸锥分析算法

凸锥分析方法常用于多光谱和高光谱遥感图像的端元提取。遥感图像中的每个像元都可以看作一个多维向量,整幅影像看作由离散的非负向量构成的凸锥,通过寻找凸锥的角点来自动获取图像的端元。本文提出了一种自动选择最佳凸锥角点的方法,应用到传统的凸锥分析方法中,提高了凸锥分析方法的效率。利用模拟数据和真实数据实验验证了算法的可行性。     

纯净像元指数改进的N-FINDR高光谱端元提取算法

为了有效解决遥感影像中普遍存在的混合像元导致遥感影像定量解译精度低的问题,对两种不同混合像元端元提取算法进行了比较分析。纯净像元指数算法随着迭代次数的增加时间效率大大降低,而经典的N-FINDR算法初始端元数目选择的任意性会导致像元解混的精度不一,因此本文提出了一种基于纯净像元指数改进的N-FINDR算法。改进的N-FINDR算法相较于传统的N-FINDR算法能够准确构建候选端元集合并求得最优解。该算法结合高光谱影像数据的特点,首先利用纯净像元指数求取备选端元数目;然后以此为基础运用经典的N-FINDR算法求解最大的单形体顶点,将求解后顶点作为纯净像元,并完成丰度反演;最后使用ENVI产品中自带的经过大气校正的航空高光谱数据cup95eff.int对算法进行验证。试验结果表明,以纯净像元指数改进的N-FINDR算法在整体精度方面优于传统的N-FINDR算法。     

一种采用稀疏促进的高光谱影像端元提取方法

利用稀疏促进原理以及高光谱影像端元提取传统算法,结合线性光谱混合模型,提出了一种采用稀疏促进的高光谱影像端元提取方法.该方法不需要预先对端元数量进行估计,也不需要假设影像中存在纯像元.利用模拟数据以及真实高光谱影像对提出方法、ICE算法和NMF算法进行了对比实验分析.实验结果表明:提出方法能稳定地从影像中提取端元并同时...     

利用卡方分布改进N-FINDR端元提取算法

针对N-FINDR算法计算速度慢、搜索范围较大的特点,提出改进的快速N-FINDR算法,通过提供一个像元个数较少的候选端元集合,为N-FINDR算法提供一个较小的搜索范围。在N-FINDR算法中,所有的端元被认为是处于所有像元构成的单形体的顶点位置,表示这些像元远离像元聚类中心。因此,利用卡方分布的分位点可以分离出这些像元,形成数量较少的候选端元集合。利用合成的和真实的高光谱数据对该算法的性能进行了验证。实验表明,在与N-FINDR算法有相同的端元提取精度的前提下,该算法计算速度更快。     

高光谱端元自动确定与提取的迭代算法

针对端元提取算法依赖人工确定端元数量的问题, 提出一种端元自动确定与提取的迭代算法。首先, 通过统计分析获得像元相似性阈值, 确定候选端元判据;其次, 对候选端元进行内、外部相关性判断, 对端元光谱集进行病态矩阵规避判断;最后, 以候选端元判据为迭代终止条件, 当图像空间不存在候选端元时, 获得端元集合并确定端元数。实验结果表明, 该方法正确有效, 可以避免顺序端元提取方法的错误风险, 提高端元提取自动化程度。     

高光谱图像端元提取算法研究进展与比较

高光谱图像中混合像元的存在不仅影响了基于遥感影像的地物识别和分类精度,而且已经成为遥感科学向定量化方向发展的主要障碍。本文分析和研究了现有的典型端元提取算法,在此基础上,对这些算法进行归纳总结,从是否假定纯像元存在角度将其分为两类：端元识别算法和端元生成算法,并就两种分类方法选取了具有代表性的6种典型端元提取算法：N-FINDR、VCA、SGA、OSP、ICE和MVC-NMF算法进行分析和实验。通过对这6种方法的实验比较,得出两种端元提取分类方法的优点与不足,并对今后的研究工作提出展望。     

一种基于PPI的高光谱数据矿物信息自动提取方法

本文通过分析PPI算法后续处理存在的问题,引入最大距离法(MD)实现基于PPI的端元自动分类,并将获得的未知端元在波谱库中遍历以匹配最佳地类,最终完成基于PPI端元的矿物信息的自动提取。实验采用美国内华达州Cuprite地区的机载AVIRIS和我国东天山地区的星载Hyperion高光谱遥感数据,利用IDL编程实现矿物信息的自动提取,通过对实验结果的比较分析,验证了本文方法的有效性和实用性。     

基于顶点成分分析法的端元提取改进算法

顶点成分分析算法没有考虑图像的空间信息,对于噪声较大的高光谱图像其有效性可能会降低;同时,其需要预先确定端元数量,端元数的正确性对丰度分解具有较大风险;另外,由于算法迭代投影的初始基准具有随机性,因此导致了其多次运行结果不稳定。针对以上3方面问题,本文利用图像空间信息排除噪声,确定候选端元;然后对候选端元集进行病态矩阵规避判断,确保候选端元矩阵的有效性;经过改进迭代,端元矩阵趋近完整、稳定,自适应获得端元个数。试验表明,该方法正确有效,改进了VCA算法缺陷。     

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.     

结合空间信息选取最优端元组合的混合像元分解

传统的混合像元分解算法认为每个像元都包含图像中所能提取的全部端元组分,但这并不符合实际情况。实际上图像中大多数混合像元仅由少部分端元混合而成。由于端元提取精度及噪声的影响,采用全部端元对混合像元进行分解,会使得混合像元中实际并不存在的端元的丰度估计值不为零,分解结果存在较大误差。由于混合像元大多存在于不同地物的交界处,基于此,本文提出了一种结合图像的空间信息选取混合像元最优端元子集的方法。利用一个空间结构元素,从混合像元的附近邻域开始搜索,将搜索到的纯净像元光谱与所提取的图像端元光谱进行对比,并确定混合像元的端元子集进行分解。根据RMSE大小和变化情况,逐步扩大结构元素的大小,不断调整搜索范围,直至得到最优端元组合。模拟数据和真实数据的试验结果表明,该方法相比传统的全端元光谱分解方法,在总体上获得了更好的分解效果。     

采用目标端元修正的高光谱混合像元盲分解

针对非负矩阵盲信号分离(NMF)用于混合像元分解易陷入局部极小值的不足,将非监督端元提取与盲分解方法相结合,构建了一种基于目标端元修正的混合像元盲分解模型(ATGP-NMF)。ATGP-NMF模型利用非监督正交子空间投影算法(ATGP)和非负最小二乘法(NNLS)获取NMF盲分离的初始值,然后将获得初始目标端元光谱与丰度输入NMF模型,通过迭代运算不断逼近优化目标而得到最终的端元光谱和端元丰度。为了检验模型对于各类数据的有效性和适用性,将ATGP-NMF与传统NMF分别应用于模拟仿真数据、室内控制数据和真实遥感影像3类实验数据进行分析验证。结果表明,ATGP-NMF模型具有较好的适用性,在没有先验信息、先验信息很少,以及纯像元假设不存在情况下都能较好地分解混合像元,且能够更好克服局部极小问题,提高混合像元分解的精度。     

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。     

A novel mathematical morphology based algorithm for shoreline extraction from satellite images

Abstract

Shoreline extraction is fundamental and inevitable for several studies. Ascertaining the precise spatial location of the shoreline is crucial. Recently, the need for using remote sensing data to accomplish the complex task of automatic extraction of features, such as shoreline, has considerably increased. Automated feature extraction can drastically minimize the time and cost of data acquisition and database updating. Effective and fast approaches are essential to monitor coastline retreat and update shoreline maps. Here, we present a flexible mathematical morphology-driven approach for shoreline extraction algorithm from satellite imageries. The salient features of this work are the preservation of actual size and shape of the shorelines, run-time structuring element definition, semi-automation, faster processing, and single band adaptability. The proposed approach is tested with various sensor-driven images with low to high resolutions. Accuracy of the developed methodology has been assessed with manually prepared ground truths of the study area and compared with an existing shoreline classification approach. The proposed approach is found successful in shoreline extraction from the wide variety of satellite images based on the results drawn from visual and quantitative assessments.     

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。