优化端元提取方法的高光谱混合像元分解

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端元提取技术在高光谱图像压缩中的应用

在对地观测、事侦察和深空探测等方面有广泛的应用前军
景，：美国利用高光谱技术实现空一如空导弹目标自文采取有损压缩技术和端元提取技术相结合的数据压
缩方法。系统流程框图如图１所示。
法存在大压缩比与光谱特性信息准确保留的矛盾，即使现有最优有损压缩方法也不能够得到令人满意的结果。文章基于混合像元分解的思想提出基于端元提取技术的数据有损压缩方法来解决该矛盾，首先用顶点
成分分析（Ｃ方法提取场景中地物的端元光谱，据各端元与观测像元之间的光谱间余弦角相似性度量ＶＡ）根
Ｊｌｕｙ，２００８
端元提取技术在高光谱图像压缩中的应用
张立燕，谌德荣，鹏陶
北京理工大学宇航科学技术学院航天测试测控实验室，北京１０８００１
摘
要
高光谱图像海量数据如何实现大比例有效压缩是限制其应用的主要问题之一，而现有有损压缩方
秀有损压缩方法（ＪＥ２０）不能够得到令人满意的结如ＰＧ００也
果。
Ｉ丰及广］
本系统主要包括端元提取及丰度估计和数据压缩两部分。端元提取及丰度估计首先将提取出场景中主要组成成分
高光谱图像空间分辨率较低，像元往往是包含多种地物的混合像元，用端元光谱对有损压缩造成的光谱信息损失进行弥补是有效且可行的方法，尤其对于地物构成简单而几何
关键词高光谱图像；端元提取技术；有损压缩

高光谱遥感影像端元提取方法对比

ＳＭＡＣＣＳ — ＶＭｔｏｎｈＶＭｔｏｌ３８％ａｄ８．６ｍｅｄａｄｔｅＳｈｍｅｄａｅｏｄ］ｙｅｐｃａＥｄｅｂｒＳｐｏｅｔａｈｅＳＭ）ＫｙｗｒｓＨｐｒｅｔ；ｎｍｍｅ；ｕｐｒｖｃｒｃｉ（Ｖｓｒｔｏｍｎ
ＪＮｅ－ｉｇＸＩＩＷｎｐｎＡＯ－ｅＫｅｋ
（ｃｏｌｆｅｓｉｎｅａｄＩｆ－ｈｓｓＣｎｒｌｏｔＳｈｏｏｏｃｅｃｎｏＰｙｉ，ｅｔａＳｕｈ删ｖｒｉ，ｈｎｓａＨｕａ，１０３Ｃｈｎ）ＧｎｃｅｓｙＣａｇｈｎｎ４０８，ｉａｔ
Ｏ・言引
高光谱遥感技术丰富的空间维、光谱维信息受到国际研
究者的广泛关注，具有广阔的发展应用前景【ｌ１。目前已在地质
计特征基础上的多变量正交线性变换。通过去掉那些相对较
小的变换系数而又不会损失太大的信息量达到有效地降低维数的目的，是对均方误差最小而言的最佳变换。特征提取
要】文在ＳＡＣ法和ＰＩ本ＭＣＰ法端元提取基础上，得到高光谱遥感影像端元丰度图，用ＳＭ法进行分类。通过分之后Ｖ
类结果精度来评价端元提取的优劣。实验结果表明，基于ＰＩＰ的线性混合像元分解得到的丰度图用ＳＭ分类效果最佳，Ｖ整体精
ｗｒｅｉｅｒｍｎｍｅｅｓｗｅｅｃａｓｆｄｂＶＭｔｏ．ａｔ，ｖ￣ｅｈｕｌｙｏｎｍｅｅｘｒｃｉｎｍｅｈｄｙｅｅｄｒｖｄｆｏｅｄｍｂｒｒｌｓｉｅｙＳｉｍｅｈｄＡｔｓｗｅｅＭｕｄｔｅｑａｉｆｅｄｍｂｒｅｔｔｔｏｓｂｌｔａｏｃａｓｆａｉｎｐｅｉｉｎＴｅｒｓｈｈｗｔａｈＰ－ＶＭｓｔｅｂｓｔｏｎｈｖｒｌｐｅｉｉｎｉ８．９ｗｈｌｈｔｆｔｅｌｓｉｃｔｒｃｓｏ．ｈｅｕｓｓｏｈｔｔｅＰＩＳｉｏｉｅｔｍｅｄａｄｔｅｏｅａｌｒｃｓｏｓ７５％ｈｈｉｔａｈｅｏ

基于OSP的自动端元提取及混合像元线性分解

第１７卷第６期
２０年１０８２月
测
绘ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
Ｔ
程
Ｖｏ７ № ．Ｌ１６
Ｄｅ．，００８ｅ２
ＥＮＧＩＮＥＥＲＩＮＧｏＦＳＵＲＶＥＹＩＮＧＡＮＤＡＰＰＩＭＮＧ
基于ＯＳＰ的自动端元提取及混合像元线性分解
陈伟余旭初王，，鹤
可行性。
关键词：光谱影像；高正交子空间投影；最小二乘；像元分解
中图分类号：７ＴＰ９文献标识码：Ａ文章编号：０６７４（０８０ —０７０１０９９２０）６０３ —４
ＡｕｏａｉｘｒｃｆｅｍｅｂｒａｅｎＯＳａｔｍｔｃｅｔａｔｏｎｄｍｅｓｂｓｄｏＰｎｄ
ｍｉｅｉｅｎｉｉｇｔｒｕｈｔｅｌａｔｓｕｒｓｗｉｈｆｌｃｎｔａｎｓａｅｓｔｓｉｄＴｈｘｅｉｎｓｉｄ — ｘｄｐｘｌｕｍｘｎｈｏｇｈｅｓｑａｅｔｕｌｏｓｒｉｔｒａｉｆ．ｅｅｅｐｒｍｅｔｎｉ
ｎｅｓｆｌｐｉｒｋｏｅｇｆｅｄｍｂｒ．ｍｅｈｄｔｘｒｃｎｍｅｅｓｆｏｈｐｒｐｃｒｌｉａｅｉｓｅｄｕｌｒｏｎｗｌｄｅｏｎｍｅｅｓＡｔｏｏｅｔａｔｅｄｍｂｒｒｍｙｅｓｅｔａｇｒｅｍａｔｍａｉａｌｃｏｄｎｏｔｅｐｉｃｐｅｏＰｉｐｔｆｒｒ．ＴｈｓｍｅｈｄｎｅｎｔｐｉｒｋｏｅｇｓｕｏｔｃｌａｃｒｉｇｔｈｒｎｉｌｆＯＳｓｕｏｗａｄｙｉｔｏｅｄ ’ ｒｏｎｗｌｄｅａ

高光谱图像混合像元分解算法

ｏｐｏｅｔａａｅｃｐｉＳＤｎｓｐｒｖｃｏｄｔｄｓｒｔｎ（ＹＤ）ｗｓｒｐｓｄｉｔｈｐｒｅｔａｅａｓｅｅｌｓｆｄｉｏｔｏａｓｉｕｔｒｉｏａｏｏｅ．Ｆｒ，ｙｅｓｃｒｉｇｔｒｃａｓｉｔｗｒ，ｐｓｐａｍｌｄａｗｉｅｎｐｔ．
２ＣｌｇｆｌｃｏｉＥｇｎｅｎ，ｅｏｇａｇＵｉｒｔ，ｒｉ１００，ｈｎ）．ｏｅｅｏｅｔｎｃｎｉｅｒｇＨｉｎｊｎｎｖｓｙＨａｎ５０１ＣｉｌＥｒｉｌｉｅｉｂａ
Ａｂｔａｔｈｒｄｔｎｌｈｐ￣ｐｃｒｌｉｇｎｘｎｌｏｔｍｎｏｖｓｔｅｅｔｃｉｎｏｎｍｅｅｎｈｓｉｔｎｓｒｃ：Ｔｅｔａｉｏａｙｅｅｔｍａｅｕｍｉｉｇａｇｒｈｉｖｌｅｈｘｒｔｆｅｄｍｂｒａｄｔｅｅｔｉａｉａｏｍａｉｏｏｂｎａｃａｕｓｆｒｅｃｎｍｅｅ．Ａｌｏｇｎｄｌｓａｌｒｖｄｃｅｔｂｅｕｍｉｉｇｒｓｌ，ｈｉｓｍａｆａｕｄｎｅｖｌｅａｈｅｄｍｂｒｏｔｕｈｍａｙｍｏｅｓｕｕｌｐｏｉｅａｃｐａｌｎｘｎｅｕｔｔｅｂａｙｈｙｓｂｒａｎｔｏｅｐｘｌｗｅｅａｎｎｗｎｍｅｅｘｓｓｈｒｆｒ，ａｈｐｒｐｃｒｌｉｇｎｘｎｇｒｈｂｓｄｅｇｅｔｉｈｓｉｅｓｈｒｎｕｋｏｎｅｄｍｂｒｅｉ．Ｔｅｅｏｅｙｅｓｅｔａｍａｅｕｍｉｉｇａｏｉｍａｅｔｌｔ

高光谱遥感影像混合像元分解

04
混合像元分解实验与分析
实验数据介绍
数据来源
01
实验数据来自中国的某高光谱遥感卫星，覆盖了多个地区和不
同的土地利用类型。
数据特点
02
数据具有高光谱分辨率，包含了数百个波段，能够提供丰富的
地物光谱信息。
数据预处理
03
为了提高混合像元分解的精度，需要进行数据预处理，包括辐
射定标、大气校正、几何校正等。
端元数量与分解精度
实验结果表明，随着端元数量的增加，混合像元分解的精度逐渐提高。但端元数量过多会导致解的不稳定，因此需要选择合适的端元数量。
不同土地利用类型的识别
通过混合像元分解，可以有效地识别不同类型的土地利用，如植被、水体、城市等。这为土地利用变化监测、生态保护等方面提供了有力支持。
比较不同方法的结果
混合像元分解的必要性
为了更准确地提取地物信息，提高遥感应用的效果，对高光谱遥感影像进行混合像元分解是必要的。通过混合像元分解，可以将一个混合像元分解成若干个纯像元的线性组合，从而更准确地表达地物的光谱特征。
混合像元分解研究现状
早期研究方法
早期的研究主要采用端元提取和丰度反演的方法进行混合像元分解。端元提取的方法主要基于空间和光谱的统计分析，从高光谱数据中提取出纯像元；丰度反演的方法则是基于线性混合模型，通过优化算法反演出各纯像元的丰度。
VS
近期研究方法
近年来，随着深度学习技术的发展，越来越多的研究开始采用深度学习的方法进行混合像元分解。深度学习方法能够自动地学习和提取高光谱数据中的复杂结构和特征，从而更准确地分解混合像元。目前，常见的深度学习方法包括卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）等。

改进的MVC-NMF算法在高光谱图像解混中的应用

２改进的ＭＶＣＮ－ＭＦ算法
２１ＭＶＣ— ．ＮＭＦ算法
、满足ＫＴ条件ＳＫ
Ａ ≥ ０Ａ ≥ ０ｒＧＡＧ（）ｔ｛（）
５ ≥ ０Ｇ
．
｝＝０
（）５
（）０ｒＧＳｊ（）Ｓ ≥ ｔ｛（）ｓ＝０６式中，Ｇ为目标数关于矩阵４、Ｇ、５的梯度矩阵：
２２改进的ＭＶ．ＭＦ算法．ＣＮ
混合像元在高光谱图像中广泛存在，如何从高光
谱遥感图像中准确地提取端元信号，有效地对混合并
针对非负矩阵的求解。目前，多文献采用梯度很
下降算法来加速ＮＭＦ的收敛，Ｖ．ＭＦ算法中采用ＭＣＮ
ＢＡ应用于ＭＶ — ＭＦ算法的具体原理及过程为：ＢＣＮ构建目标函数可以分解为两个子问题来求解：
１
Ａ）＝ｍｉ厂，）ｍｎｎ（ｓ＝ ÷ Ａ
．
Ｈ＾厶一 Nhomakorabea Ａ（）３
（）４
而，该方法迭代速度较熳，影响了高光谱混合像元分解的效率，中提出利用ＢＡ算法来实现ＭＶ — Ｍ文ＢＣＮＦ算
李二森张振华赵国青宋丽华，，，
（．解放军信息工程大学测绘学院，１河南郑州４０５；．６４５０２２６４４部队，北京１０４）００２
摘要：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，且已经成为遥感科高而学向定量化发展的主要障碍。ＭＣＮＶ — ＭＦ混合像元解混算法不需要假定纯像元的存在，且在自动提取端元的同并时，够获取每种端元所对应的丰度图，而该方法收敛速度较慢、率较低，中提出利用ＢＡ（ａｉｉｏｗｉ能然效文ＢＢｒｌ— ｒｅｚａＢｎ

混合像元分解笔记

光谱混合分析（SMA）1.光谱分析法：利用光谱学的原理和实验方法以确定物质的结构和化学成分的分析方法。

特点：（1）分析速度较快（2）操作简便（3）不需要纯样品（4）可同时测定多种元素或化合物，省去复杂的分离操作（5）选择性好。

可测定化学性质相近的元素和化合物（6）灵敏度高（7）样品损坏少探随着新技术的采用，定量分析的线性范围变宽，使高低含量不同的元素可以同时测定，还可以进行微区分析。

局限性：光谱定量分析建立在相对比较的基础上，必须有一套标准样品的组成和结构状态应与被分析的样品一致。

2•高光谱遥感：指利用很多很窄的电磁波波段获得观测目标的相关信息。

（即高光谱分辨率）特点：波段数目多，波段宽度窄，波段分布连续，光谱分辨率高，图谱合一。

f 地物识别、分类具有优势，适用于混合像元分析。

高光谱遥感影像分析f 集中于对光谱维信息的提取和定量分析。

（1）影像立方体X, Y:普通影像的长和宽乙由波长长短顺序叠加形成的。

（上短下长）图：单个像元沿Z轴的不同亮度值形成了一条连续的光谱曲线波(X 长，Y亮度)f描述每个像元所代表的地物光谱特征。

(2)光谱数据库：自然条件下，仪器实测的各种地物光谱数据。

人为控制下，测得的矿物，植物矿片等光谱数据。

每条光谱记录都对应有其测量的仪器，气象条件，周围环境等详细信息。

(3)光谱匹配：将地物光谱与实验室测量的参考光谱进行匹配，或将地物光谱与参考光谱数据库进行比较，求得它们之间的相似性或差异性，以达到识别地物的目的。

3.混合光谱分析纯像元：仅包含一种土地覆盖类型。

记录的是该土地覆盖类型的光谱响应特征或光谱信号。

混合像元：包含不止一种土地覆盖类型。

记录的是不同土地覆盖类型光谱响应特征的综合。

(1)线性混合：指传感器无法分辨的多种小地物光谱的线性合成。

只要这些不同小地块的光谱能互不干扰地到达传感器，就可用线性方法通过像元亮度值估算不同地块比例f (各地块分布紧密的区域) 包括：物理学描述，代数学描述，几何学描述。

一种改进的N―FINDR端元提取算法-最新资料

一种改进的N―FINDR端元提取算法
高光谱遥感的出现，是一个概念上和技术上的创新，它是目前遥感领域研究的热点。

遥感图像具备波段数目多，光谱分辨率高的特点，同时具备图谱合一的特点。

研究表明，高光谱遥感技术除了在找矿、水环境、生态、大气等定量遥感研究中具有巨大的潜力之外，还在遥感测绘领域展现出美好的前景。

但是由于成像光谱仪有限的空间分辨率和地物的复杂多样性，造成瞬时视场内不止包含一种地物，因而高光谱影像中混合像元大量存在，它影响着高光谱遥感应用的发展。

混合像元分解是研究混合像元最有效的方法，端元提取是混合像元分解的关键步骤。

1改进的N-FINDR算法
高光谱观测数据集在几何空间的分布形状是一个单形体，该单形体的顶点对应于端元，N-FINDR算法是通过计算单形体体积的方式确定端元位置。

混合像元属于单形体的内点，那么由端元组成的单体体积一定大于由内点组成的单体体积，将具有最大体积单体的顶点作为端元。

该算法精度高，稳定性好，但是算法执行时，首先需要对原始影像进行降维，降维易损失原始高光谱数据信息，其次需要遍历所有像元，算法计算速度慢。

4结论
本研究是在分析线性混合模型基础上，假设纯净像元存在的前提下提出的，是一种序列端元提取算法，参量是端元判断的重
要依据，此外，利用体积的递归关系，降低了计算复杂度。

算法在保证端元提取精度的同时，大大提高了数据处理的时间效率。

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优化端元提取方法的高光谱混合像元分解
高光谱混合像元分解是一种常用的方法，用于从高光谱遥感图像中提取端元信息。

但是在实际应用中，由于许多因素的影响，如光照变化、材质反射率等，混合像元分解结果可能存在一定的误差。

为了优化端元提取的效果，可以采取以下方法：
1. 数据预处理：在进行混合像元分解之前，对高光谱图像进行预处理，包括大气校正、辐射定标、大气矫正等，以降低噪声和光照变化对端元提取的影响。

2. 端元选择：根据具体应用需求，选择合适的端元库。

端元库是由已知材质的光谱响应函数构成，选择适当的端元可以更准确地反映实际场景中的材质组成，提高分解的准确性。

3. 混合像元分解算法选择：目前常用的混合像元分解算法有N-FINDR、PPI等。

根据具体情况选择合适的算法进行端元提取。

可以尝试多种算法并进行对比分析，选择效果较好的算法。

4. 约束条件引入：在混合像元分解过程中，可以引入额外的约束条件，如非负性约束、稀疏性约束等，以提高分解结果的稳定性和准确性。

5. 后处理方法：对提取的端元进行后处理，如噪声去除、光谱平滑、分类判别等，进一步提高分解结果的质量。

6. 结合其他数据源：结合其他遥感数据，如高分辨率光学影像、地面采样数据等，可以在一定程度上提高混合像元分解的准确性。

可以通过数据融合的方法，将不同数据源的信息相互补充，得到更可靠的端元提取结果。

通过上述优化方法的综合应用，可以提高高光谱混合像元分解的准确性和稳定性，从而更准确地获取端元信息。

需要根据具体应用场景和数据特点进行针对性的优化。