一种非监督快速端元提取方法

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,本文基于OSP的原理提出了一种非监督快速端元提取方法。实验使用模拟高光谱数据和由OM ISⅠ获取的真实高光谱数据,结果精度令人满意,证明了本文算法进行端元自动提取的可行性。     

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。     

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。