结合地物光谱库的高光谱端元识别及解混
  • 【DOI】

    10.3969/j.issn.1000-3177.2018.02.005

  • 【摘要】

    针对目前基于地物光谱库的高光谱影像稀疏解混方法得到的端元丰度与真实端元丰度仍有较大差距,解混结果中出现很多具有小丰度值的多选端元(伪端元),提出一种基于光谱库的高光谱遥感影像端元识别和稀疏解混方法.首先对影像进行初步稀疏解混,将得到的解混丰度进行显著性分析,自适应地选择显著性丰度阈值,将低于该阈值丰度的端元从混合像元中剔除,得到更为稀疏和准确的表示端元子集.模拟数据的实验表明,该方法能极大提高解混... 展开>>针对目前基于地物光谱库的高光谱影像稀疏解混方法得到的端元丰度与真实端元丰度仍有较大差距,解混结果中出现很多具有小丰度值的多选端元(伪端元),提出一种基于光谱库的高光谱遥感影像端元识别和稀疏解混方法.首先对影像进行初步稀疏解混,将得到的解混丰度进行显著性分析,自适应地选择显著性丰度阈值,将低于该阈值丰度的端元从混合像元中剔除,得到更为稀疏和准确的表示端元子集.模拟数据的实验表明,该方法能极大提高解混丰度的稀疏性,提高端元识别的准确率,并在一定程度上提高解混的整体精度.真实数据实验结果也验证了该方法在真实影像复杂场景下的有效性. 收起<<

  • 【作者】

    王毓乾  何海清  谭永滨  李小龙 

  • 【作者单位】

    东华理工大学测绘工程学院

  • 【刊期】

    遥感信息 ISTIC PKU 2018年2期

  • 【关键词】

    高光谱影像  端元识别  解混  光谱库  显著性  稀疏性  hyperspectral imagery  endmember distinguishing  unmixing  spectral library  saliency  sparsity 

  • 【基金项目】

    江西省青年科学基金 江西省教育厅科学技术研究项目 东华理工大学江西省数字国土重点实验室开放研究基金 东华理工大学博士科研启动基金