常见混合像元分解方法
混合像元分解流程
混合像元分解流程混合像元分解流程（Spectral Unmixing Process）英文：The mixed pixel decomposition process involves several key steps. Initially, it is crucial to ensure that the imagery has undergone necessary preprocessing, including geometric correction, atmospheric correction, and noise reduction. Once the imagery is ready, the process begins with the extraction of endmember spectra, which can be obtained from the image itself, spectral libraries, or other sources. Following the extraction of endmembers, a decomposition model is selected to derive the relative abundance maps of each endmember spectrum within each pixel. This involves the application of algorithms that analyze the spectral information and estimate the contribution of each endmember to the overall pixel reflectance. Finally, the abundance maps are used to extract pixels with different composition ratios, enabling a more detailed understanding of the underlying land cover and materials present in the image.中文：混合像元分解流程包括几个关键步骤。
混合像元分解算法的比较和改进
混合像元分解算法的比较和改进混合像元分解是一种图像处理算法，通过将一幅图像分解为几个基本的图像元素，然后再通过重新组合这些元素来实现图像处理。
混合像元分解算法在计算机视觉、图像识别等领域有广泛的应用。
本文将对混合像元分解算法进行比较和改进。
首先，我们将比较几种常用的混合像元分解算法，包括：均值漂移算法、Meanshift算法、K-Means算法以及高斯混合模型算法。
均值漂移算法是一种基于颜色直方图的算法，通过不断迭代寻找局部最大概率密度点来进行图像分割。
这种方法具有较好的抗噪声能力，但在处理大规模数据时，计算复杂度较高。
Meanshift算法是一种非参数化的聚类算法，通过估计图像颜色分布中心并将其与原始图像进行对比，来实现图像分割。
这种方法在处理复杂图像时，往往需要较长的收敛时间。
K-Means算法是一种基于聚类分析的算法，通过将图像像素点划分为不同的簇来实现分割。
这种方法的计算速度较快，但在处理高维数据时，由于存在样本划分不均衡的问题，容易导致结果不稳定。
高斯混合模型算法是一种概率模型，通过对图像像素点进行统计建模，进而进行分割。
这种方法在处理复杂图像时效果较好，但计算复杂度较高。
在比较了以上几种常用的混合像素分解算法后，我们可以发现它们各自具有一定的优势和不足之处。
为了改进这些算法，我们可以考虑以下几个方面：1. 改进聚类算法：针对K-Means算法存在的问题，可以考虑使用基于密度的聚类算法，如DBSCAN。
该算法不需要预先指定簇的数目，可以有效地解决样本划分不均衡的问题。
2.引入上下文信息：在图像分割过程中，通过引入上下文信息，如空间信息、纹理信息等，可以提高图像分割的准确性。
例如，可以将像素点与其周围像素点之间的关系纳入考虑，以更好地描述图像的结构特征。
3.结合深度学习方法：深度学习在图像处理任务中已经取得了重要的突破，可以将其应用于混合像素分解算法中。
通过使用深度神经网络来学习图像的特征表示，可以提高图像分割的性能。
常见混合像元分解方法简介二
端元就相当于一个像素里的亚像元，只包含一种地物的光谱信息，根据多光谱或高光谱的高光谱分辨率可以提取出来。
端元只包含一种地物信息，一般的像元都为混合像元，包括多种地物，在进行混合像元分解的时候，可以对一个像元中包括的几种端元进行定量描述，求得每个像元中几种端元在这个像元中的面积百分比，即端元的丰度。
混合像元分解(2011-06-10 14:46:57)转载▼分类：ENVI/IDL学习标签：杂谈混合像元是指在一个像元内存在有不同类型的地物，主要出现在地类的边界处。
混合像元的存在是影响识别分类精度的主要因素之一,特别是对线状地类和细小地物的分类识别影响较为突出，在土地利用遥感动态监测工作中,经常遇到混合像元的难题，解决这一问题的关键在于通过一定方法找出组成混合像元的各种典型地物的比例。
线性混合像元分解由于线性模型是应用最广泛，也是研究最多的算法，下面重点介绍基于线性模型的混合像元分解算法。
一般而言，混合像元分解算法包括数据降维、端元选取和反演三个步骤。
１.数据降维尽管数据降维不是混合像元分解算法的一个必需步骤，但由于大多数算法都将其作为一个流程，我们也将其当作一个步骤。
常用的降维算法有主成分分析（Principle Component Analysis，PCA）、最大噪声比变换（Maximum Noise Fraction，MNF）和奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）。
(1) 主成分分析：遥感图像各波段之间经常是高度相关的，因此所有的波段参加分析是不必要的。
PCA就是一种去除波段之间相关性的变换。
PCA通过对原数据进行线性变换，获得新的一组变量，即主成分。
其中前几个主成分包含了原数据主要方差，同时各个主成分之间是不相关的。
(2) 最大噪声比变换：最大噪声比变换（Maximum Noise Fraction，MNF）[24]由Green等（1989）提出，该变换通过引入噪声协方差矩阵以实现对噪声比率的估计。
python 混合像元分解方法 -回复
python 混合像元分解方法-回复什么是混合像元分解方法？混合像元分解方法（Mixture Pixel Decomposition）是一种用于解析遥感图像中复杂地物的探测和提取的技术。
遥感图像包含了不同地物的混合像元，即一个像素内存在多种地物的信号。
混合像元分解方法可以将混合像元分离为不同的地物成分，从而获得每个地物的光谱信息，进一步实现对地物进行分类和定量分析。
混合像元分解方法的原理混合像元分解方法通过数学模型对混合像元进行分解，其中最常用的数学模型是线性模型。
假设一个像元包含K 个地物成分，那么混合像元可以表示为K 个地物的线性组合。
即：I = ∑( f * ρ)其中，I 是观测到的混合像元，f 是混合像元中每个地物的系数，表示该地物在混合像元中的比例，ρ是对应地物的光谱响应曲线。
通过对I 进行解析，可以求解出每个地物的成分系数f。
常见的混合像元分解方法1. N-FINDR：N-FINDR 法（Normalized Maximum Likelihood Feature Discrimination）是一种经典的混合像元分解方法。
它通过最大似然估计寻找最优的像元组合，将混合像元分解为基础地物。
N-FINDR 法常用于无监督的遥感图像分类。
2. SISMA：SISMA 法（Spectral Information Subtraction Maximum Likelihood Algorithm）是一种监督的混合像元分解方法。
它引入了监督样本，通过最大似然估计计算每个地物的成分系数。
SISMA 法可以有效地提高分类精度和抑制混合像元效应。
3. VCA：VCA 法（Vertex Component Analysis）是一种基于顶点的混合像元分解方法。
它通过在N 混合像元图中选择顶点，进行解析，找到与顶点最接近的纯地物光谱，从而实现混合像元的分解。
VCA 法适用于对大尺度遥感图像进行定量分析。
混合像元分解方法的应用混合像元分解方法广泛应用于遥感图像解析、地物分类、环境监测等领域。
混合像元分解研究综述——端元内光谱差异问题
混合像元分解研究综述——端元内光谱差异问题或叫做端元变异，端元不稳定(Endmember variation)。
一般的混合像元分解算法假设相同地物都有相同的光谱特征，因而对整幅图像采用相同的端元光谱。
但由于同物异谱现象的存在，端元的光谱并非恒定的值，这就是端元内光谱差异现象。
这种现象的存在常常会导致分解结果的误差。
目前，解决该问题的方法可以分为四类：(1) 多端元方法多端元方法指对每一类地物选取多个端元光谱参与混合像元分解。
其中最典型的方法是由Roberts等(1998)[49]提出的MESMA(Multiple Endmember Spectral Mixture Analysis)方法。
该方法首先为每类地物选取多条光谱，并以此生成多个端元组合（每个端元组合由不同地物中的某一条光谱组成），接着对每个像元寻找最小二乘法误差最小的端元组合，进而求出每个像元的端元比例。
该方法在很多研究中被证实是十分有效的[50-54]。
Bateson等(2000)[55]提出了一种端元束的方法，该方法对每类地物生成端元束（一个端元束由许多同一类地物的光谱组成），将所有端元束的光谱作为端元进行混合像元分解。
因为端元数目超过光谱波段数，方程组欠定，所以只能求解出每一类地物（也就是一个端元束内所有光谱的比例之和）的最小值和最大值，再对其作平均得到每类地物的比例。
该方法的优点在于可以得到每类地物比例的误差范围。
多端元方法机制明确，但计算复杂，耗时过长。
(2) 光谱变换在很多情况下，同类地物的光谱的差别来自绝对值的变化，而光谱形状是相似的。
因此通过对光谱进行一定的变换可以减少端元的光谱差异。
Wu（2003）[56]提出将光谱除以各个波段的均值，再作混合像元分解，并应用于城市监测；Garcia-Haro等（2005）[57]将光谱作标准化后再作混合像元分解；Asner等(2003)[58]将光谱作微分后再作混合像元分解。
Juan Pablo Guerschman等(2009)[59]利用原始光谱计算出归一化差分植被指数（Normalized Difference VegetationIndex, NDVI）和纤维素吸收指数（Cellulose Absorption Index，CAI），假设两个指数也满足线性混合模型，利用两个指数求得光合植被、非光合植被及裸土的比例。
高光谱图像混合像元分解算法
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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。
8-高光谱遥感影像混合像元分解
纯净端元指数提取示意图
A、B、C、D的纯净像元指数分别为2,2,1,1
（2）N-Finder
主要是利用高光谱数据在特征空间中的凸面单形体结 构，寻找最大体积的单形体，从而自动获取图像中的 所有端元。 下式当误差项n满足很小时，所有的点正好满足落在单 形体的体积内。
以两个波段三个端元为例，说明它们之间的几何关系， A，B，C分别是三角形的顶点，三角形内部的点对应
（3）几何光学模型。
该模型适用于冠状植被地区，它把地面看成由 树及其投射的阴影组成。从而地面可以分成四 种状态：光照植被面（C）、阴影植被面 （T）、光照背景面（G）、阴影背景面（Z）。 像元的反射率可以表示为：
R ( Ac Rc AT RT AG RG AZ RZ ) / A
混合像元分解模型示意图
本实验数据选取分辨率为30m的TM影像。该 影像区域为湖北省武汉市，大小为400像素 ×400像素，获取时间为1998年10月26日
原始TM影像
训练样区
长江 居民地 植被 湖泊
四种地物波段光谱曲线图
BP算法分类结果
分解结果
线性分解结果
长江
ANN分解结果
湖泊
植被
居民区
长江
首先给定一个初始向量（一般为图像中所有光谱的均 值向量），对图像进行约束性解混，得到误差图像。
误差最大的像元作为第一个端元，对图像进行约束性 解混，得到误差图像中误差最大的像元作为新的端元， 再将新端元再加入到下一步的约束线性解混操作中， 直到求出图像中的所有端元。
全自动选择端元实例：
AVIRIS图像立方体
线性光谱混合
非线性光谱混合
8.2 混合像元分解技术
把像元的反射率表示为端元组分的光谱特征和它们的 面积百分比（丰度）的函数。Charles 在1996年将像 元混合模型归结为以下五种类型：
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常见混合像元分解方法
常见的混合像元分解方法，主要包括线性波谱分离(Linear Spectral Unmixing )、匹配滤波(MF )、混合调谐匹配滤波(MTMF）、最小能量约束(CEM）、自适应一致估计（ACE）、正交子空间投影(OSP)等。
下面分别对几种分类方法原理一一说明。
1线性波段预测(Linear Band Prediction)
线性波段预测法（LS-Fit）使用一个最小方框（least squares）拟合技术来进行线性波段预测，它可以用于在数据集中找出异常波谱响应区。
LS-Fit先计算出输入数据的协方差，用它对所选的波段进行预测模拟，预测值作为预测波段线性组的一个增加值。
还计算实际波段和模拟波段之间的残差，并输出为一幅图像，残差大的像元（无论正负）表示出现了不可预测的特征（比如一个吸收波段）。
2线性波谱分离(Linear Spectral Unmixing )
Linear Spectral Unmixing可以根据物质的波谱特征，获取多光谱或高光谱图像中物质的丰度信息，即混合像元分解过程。
假设图像中每个像元的反射率为像元中每种物质的反射率或者端元波谱的线性组合。
例如：像元中的25%为物质A，25%为物质B，50%为物质C，则该像元的波谱就是三种物质波谱的一个加权平均值，等于0.25A+0.25B+0.5C，线性波谱分离解决了像元中每个端元波谱的权重问题。
线性波谱分离结果是一系列端元波谱的灰度图像（丰度图像），图像的像元值表示端元波谱在这个像元波谱中占的比重。
比如端元波谱A的丰度图像中一个像元值为0.45，则表示这个像元中端元波谱A占了45%。
丰度图像中也可能出现负值和大于1的值，这可能是选择的端元波谱没有明显的特征，或者在分析中缺少一种或者多种端元波谱。
3匹配滤波(Matched Filtering )
使用匹配滤波（MF）工具使用局部分离获取端元波谱的丰度。
该方法将已知端元波谱的响应最大化，并抑制了未知背景合成的响应，最后“匹配”已知波谱。
该方法无需对图像中所有端元波谱进行了解，就可以快速探测出特定要素。
这项技术可以找到一些稀有物质的“假阳性(false positives)”。
匹配滤波工具的结果是端元波谱比较每个像素的MF匹配图像。
浮点型结果提供了像元与端元波谱相对匹配程度，近似混合像元的丰度，1.0 表示完全匹配。
4混合调谐匹配滤波(Mixture Tuned Matched Filtering）
使用Mixture Tuned Matched Filtering (MTMF )工具运行匹配滤波，同时把不可行性（Infeasiblility）图像添加到结果中。
不可行性图像用于减少使用匹配滤波时会出现的“假阳性(false positives)”像元的数量。
不可行性值高的像元即为“假阳性(false positives)”像元。
被准确制图的像元具有一个大于背景分布值的MF值和一个较低的不可行性值。
不可行性值以sigma噪声为单位，它与MF值按DN值比例变化（图14.26）。
图14.26 混合调制匹配滤波技术图解
混合调谐匹配滤波法的结果每个端元波谱比较每个像元的MF匹配图像，以及相应的不可行性图像。
浮点型的MF匹配值图像表示像元与端元波谱匹配程度，近似亚像元的丰度，
1.0 表示完全匹配；不可行性（Infeasibility）值以sigma噪声为单位，显示了匹配滤波结果的可行性。
具有高的匹配滤波结果和高的不可行性的“假阳性(false positives)”像元，并不与目标匹配。
可以用二维散点图识别具有不可行性低、匹配滤波值高的像元，即正确匹配的像元。
5最小能量约束(Constrained Energy Minimization）
最小能量约束法（CEM）使用有限脉冲响应线性滤波器（finite impulse response -FIR)和约束条件，最小化平均输出能量,以抑制图像中的噪声和非目标端元波谱信号，即抑制背景光谱，定义目标约束条件以分离目标光谱。
最小能量约束法的结果是每个端元波谱比较每个像元的灰度图像。
像元值越大表示越接近目标，可以用交互式拉伸工具对直方图后半部分拉伸。
6自适应一致估计（Adaptive Coherence Estimator）
自适应一致估计法（ACE）起源Generalized Likelihood Ratio (GLR)。
在这个分析过程中，输入波谱的相对缩放比例作为ACE的不变量，这个不变量参与检测恒虚警率（Constant False Alarm Rate (CFAR)）。
自适应一致估计法结果是每个端元波谱比较每个像元的灰度图像。
像元值表示越接近目标，可以用交互式拉伸工具对直方图后半部分拉伸。
7正交子空间投影(Orthogonal Subspace Projection)
正交子空间投影法（OSP）首先构建一个正交子空间投影用于估算非目标光谱响应，然后用匹配滤波从数据中匹配目标，当目标波谱很特别时，OSP效果非常好。
OSP要求至少两个端元波谱。
正交子空间投影法结果是每个端元波谱匹配每个像元的灰度图像。
像元值表示越接近目标，可以用交互式拉伸工具对直方图后半部分拉伸。