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...     

基于决策二叉树的多光谱影像混合像元分类方法

传统混合像元分类算法按照同一标准同时提取各类地物,导致错分现象严重。本文利用端元光谱间的独立性关系和决策二叉树的分层特征,提出基于决策二叉树的混合像元分类方法。利用黄山地区Landsat7 ETM+影像数据进行实验,结果表明:该算法正确合理,分类精度比SGA-NCLS方法高,但分类效率比SGA-NCLS低。     

基于交互最小二乘优化的高光谱影像端元光谱分析

提出了基于交互最小二乘优化的高光谱影像端元光谱计算方法,利用ALS计算的灵活性将多种对组分丰度和被估计光谱的约束条件加入到ALS迭代计算中,以传统算法得到的端元光谱作为初始,并考虑数据的特殊性建立了适合于高光谱影像的端元分析方法。模拟数据分析和Cuprite矿区的光谱分析结果证明了本文算法能很好地处理不严格假设纯光谱存在情况下的端元提取问题。     

高光谱遥感图像亚像元信息提取方法综述

高光谱遥感图像光谱分辨率高、波谱连续、图谱合一,这为精细地物分类、探测和识别提供了数据基础。然而,由于高光谱遥感图像空间分辨率的局限性及地物场景的复杂分布,混合像元普遍存在于高光谱遥感图像。混合像元是高光谱遥感图像精细信息提取与分析中的难点。解决混合像元问题,实现亚像元级信息的提取与分析是近年来高光谱遥感图像解译的热点和前沿。本文系统梳理了高光谱遥感图像亚像元信息提取的主要研究内容,具体从混合像元分解、亚像元制图及亚像元目标探测3个研究方向综述了经典方法,并对国内外相关方向的研究进展、发展前沿及主要挑战进行了分析与评价,最后分析讨论了高光谱遥感图像亚像元信息提取研究在模型构建、优化求解及与应用结合等方面的研究趋势及方向。     

多光谱遥感影像亚像元定位的空间引力算法研究

针对遥感影像亚像元定位问题,提出一种基于像元空间引力模型的亚像元定位新算法,算法中像元空间引力的表达在亚像元尺度上建立,能够表达像元间的空间自相关性;亚像元权重参数包括相互吸引的两个相邻像元中地物百分比含量,强化了空间引力模型;用距离函数表达像元间的相互作用在距离上的非线性关系.通过迭代运算优化像元间的引力关系,提高像...     

利用端元坐标的高光谱影像端元提取方法

通过研究凸面几何体理论,找出端元在高维空间中的分布特点,将对整幅影像的搜索转变为对影像中DN值最大和最小像元的分析,并将其应用到最大距离法初始端元的提取。考虑到高光谱影像在获取及处理过程中会产生误差,引入了距离阈值概念,计算距离原始端元小于距离阈值像元的平均光谱。实验证明,用平均光谱代替原始端元光谱,显著提高了光谱相似度,并用线性波谱分离,对Cuprite地区的AVIRIS数据进行丰度反演,取得了较好的效果。     

高光谱遥感影像端元提取方法对比

本文在SMACC法和PPI法端元提取基础上,得到高光谱遥感影像端元丰度图,之后用SVM法进行分类。通过分类结果精度来评价端元提取的优劣。实验结果表明,基于PPI的线性混合像元分解得到的丰度图用SVM分类效果最佳,分类的整体精度达87.59%,而基于SMACC法结合SVM分类的效果和直接应用SVM分类次之,分类的整体精度分别是83.84%和85.16%。     

面向端元提取的光谱角特征空间图像分块方法

传统的高光谱端元提取算法一般是在高维的光谱特征空间中进行运算,并且图像的全部像元都参与算法,因此运算量偏大,运算效率较低。提出了一种光谱角特征空间的概念,利用图像的空间信息辅助端元提取。图像的全部像元都可以映射到8维的光谱角特征空间中,样本点在特征空间中距离原点的远近表征了其在图像中的位置是否为地物区块的边缘,利用这点可以对高光谱图像进行空间分割。在分割后的每个子块图像内部只选取少数"最纯"像元参与端元提取算法,从而大大降低了端元提取的计算复杂度。     

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.     

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。     

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。     

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PPI算法改进的一种数学形态学端元提取方法

自动形态学端元提取(automated morphological endmember extraction,AMEE)算法将结构元素内最纯像元与混合度最大的像元之间的光谱角距离定义为形态学离心率指数(morphological eccentricity index,MEI)来定量化地表示像元的纯净度。然而作为参考标准的混合度最大的像元在不同的结构元素内也是不同的,尤其是当结构元素内的纯净像元占大多数时,像元的均值光谱将更接近纯像元,此时像元的MEI越高,纯度反而越低。针对这一问题,本文提出一种像元纯度指数(pure pixel index,PPI)算法与AMEE算法相结合的端元提取算法PPI-AMEE。在结构元素内,利用PPI指数代替AMEE算法中的MEI指数来寻找最纯像元。变换结构元素时,只有最纯净的像元始终能够投影到随机生成的直线的两端,其PPI值会不断累计增大,而其他像元的PPI值则无法持续增大。累计记录每个像元的PPI值,直至满足迭代终止条件,最终形成一幅PPI图像,端元将在PPI值较大的像元中选取。PPI-AMEE算法只在相对较小的结构元素内运行PPI算法,然后再结合数学形态学中的膨胀操作对整幅图像进行处理,其同时兼顾了图像的光谱信息和空间信息。最后,采用模拟数据及美国内华达州Cuprite地区的机载可见光/红外成像光谱仪(airborne visible infrared imaging spectrometer,AVIRIS)高光谱数据对提出的PPI-AMEE算法进行试验验证。试验结果表明,PPI-AMEE算法的端元提取精度总体上优于AMEE算法和PPI算法。     

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。     

基于粒子群算法的高光谱影像端元提取技术

基于凸面几何学理论,由端元作为角点的单形体的体积应该是最大的.著名的N-FINDR和SGA算法正是基于以上理论,通过在数据云中寻找体积最大的单形体来实现端元的自动提取.本文利用粒子群优化(PS0)技术,基于凸面几何学理论,设计了一个新的端元提取算法.利用模拟和真实高光谱影像对其进行了实验,并将其结果与N-FINDR和S...     

A geostatistical temporal mixture analysis approach to address endmember variability for estimating regional impervious surface distributions

Spectral mixture analysis (SMA) is a major approach for estimating fractional land covers through modeling the relationship between the spectral signatures of a mixed remote sensing pixel and those of the comprised pure land covers (also termed as endmembers). When SMA is implemented, endmember variability has proven to have significant impact on the accuracy of land cover fraction estimates. To address the endmember variability problem, this article developed a geostatistical temporal mixture analysis (GTMA) technique, with which spatially varying per-pixel endmember sets were estimated using an ordinary kriging interpolation technique. The method was applied to time-series moderate-resolution imaging spectroradiometer normalized difference vegetation index imagery in Wisconsin and North Carolina, United States to estimate regional impervious surface distributions. Analysis of results suggests that GTMA has achieved a promising accuracy. Detailed analysis indicates that a better performance has been achieved in less-developed areas than developed areas, and slight underestimation and slight overestimation have been detected in developed areas and less-developed areas, respectively. Moreover, while the performance of GTMA is comparable to those of phenology-based TMA and phenology-based multiple endmember TMA over the entire study area and in less-developed areas, a much better performance has been achieved in developed areas. Finally, this article argues that endmember variability may be more essential in developed areas when compared to less-developed areas.     

A comparative data-fusion analysis of multi-sensor satellite images

Remote-sensing data play an important role in extracting information with the help of various sensors having different spectral, spatial and temporal resolutions. Therefore, data fusion, which merges images of different spatial and spectral resolutions, plays an important role in information extraction. This research investigates quality-assessment methods of multisensor (synthetic aperture radar [SAR] and optical) data fusion. In the analysis, three SAR data-sets from different sensors (RADARSAT-1, ALOS-PALSAR and ENVISAT-ASAR) and optical data from SPOT-2 were used. Although the PALSAR and the RADARSAT-1 images have the same resolutions and polarisations, images are gathered in different frequencies (L and C bands, respectively). The ASAR sensor also has C-band radar, but with lower (25 m) resolution. Since the frequency is a key factor for penetration depth, it is thought that the use of different SAR data might give interesting results as an output. This study describes a comparative study of multisensor fusion methods, namely the intensity-hue-saturation, Ehlers, and Brovey techniques, by using different statistical analysis techniques, namely the bias of mean, correlation coefficient, standard deviation difference and universal image quality index methods. The results reveal that Ehlers' method is superior to the others in terms of spectral and statistical fidelity.     

最小二乘混合像元分解的端元丰度信息提取研究

针对无约束最小二乘混合像元分解算法提取地物端元丰度出现的局限性问题,通过野外实地采集的地物光谱数据建立研究区典型的地物波谱库,以Landsat OLI影像作为主要数据源,在经过Gram-Schmidt(GS)影像融合的基础上,利用纯净像元指数(PPI)及基于几何顶点的端元提取技术提取研究区典型地物端元,最后通过完全约束的最小二乘混合像元分解算法完成对研究区典型地物端元丰度的提取。结果较好地解决了无约束最小二乘混合像元分解算法提取的端元丰度信息出现负值的情况,并且提高了典型地物丰度信息提取的精度。完全约束最小二乘混合像元分解算法的RMSE误差均控制在0.174 913左右,在很大程度上提高了混合像元分解精度及实用性。     

高分遥感影像的围填海变化图斑自动提取方法

针对已有的围填海图斑提取方法精度不高、普适性不强、自动提取结果不理想等问题,该文提出了通过构建归一化差异水体指数(NDWI)进行围填海变化图斑自动提取的方法。以高分辨率QuickBird影像和HJ-1卫星影像为数据源,首先,根据研究区的用海类型进行5种易混淆地物的波谱特征分析;然后,根据水体与非水体的光谱特征差异,构建2009、2011年两个时相的NDWI指数;最后,将两时相NDWI指数影像进行空间相减,设置判断阈值,识别围填海变化图斑,并以目视提取结果作为依据验证其自动提取效果。对比分析结果表明:利用该文构建的两期NDWI指数可以将大部分围填海区域准确、自动地探测出来,可以将该方法纳入到沿海地区围填海变化监测的业务中。