基于MTMF的混合像元分解方法研究
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。
基于NDVI与丰度关系的MODIS影像浒苔混合像元分解方法_丁一
基于NDVI与丰度关系的MODIS影像浒苔混合像元分解⽅法_丁⼀第３７卷 第７期海洋学报Ｖｏｌ．３７，Ｎｏ．７２０１５年７⽉Ｈａｉｙａｎｇ Ｘｕｅｂａｏ Ｊｕｌｙ ２０１５丁⼀，黄娟，崔廷伟，等．基于ＮＤＶＩ与丰度关系的ＭＯＤＩＳ影像浒苔混合像元分解⽅法［Ｊ］．海洋学报，２０１５，３７（７）：１２３－１３１，ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．０２５３－４１９３．２０１５．０７．０１２Ｄｉｎｇ Ｙｉ，Ｈｕａｎｇ Ｊｕａｎ，Ｃｕｉ Ｔｉｎｇｗｅｉ，ｅｔ ａｌ．Ｔｈｅ ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ ＭＯＤＩＳ ｉｍａｇｅｓ Ｅｎｔｅｒｏｍｏｒｐｈａ ｍｉｘｅｄ ｐｉｘｅｌｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｒｅｌａ－ｔｉｏｎ ｏｆ ＮＤＶＩ ｔｏ ａｂｕｎｄａｎｃｅ［Ｊ］．Ｈａｉｙａｎｇ Ｘｕｅｂａｏ，２０１５，３７（７）：１２３－１３１，ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．０２５３－４１９３．２０１５．０７．０１２基于ＮＤＶＩ与丰度关系的ＭＯＤＩＳ影像浒苔混合像元分解⽅法丁⼀１，２，黄娟１，２，崔廷伟３，万振⽂４，张怡１，２，曹丛华１，２，陈超５，肖艳芳３（１．⼭东省海洋⽣态环境与防灾减灾重点实验室，⼭东青岛２６６０６１；２．国家海洋局北海预报中⼼，⼭东青岛２６６０６１；３．国家海洋局第⼀海洋研究所，⼭东青岛２６６０６１；４．丹麦⽓象研究所，丹麦；５．浙江海洋⼤学海洋科学与技术学院，浙江⾈⼭，３１６００４）收稿⽇期：２０１４－０９－０４；修订⽇期：２０１４－１２－０８。
基⾦项⽬：国家海洋局青年海洋科学基⾦项⽬（２０１２４０５）；海洋公益性⾏业科研专项经费项⽬（２０１２０５０１０，２０１３４１８０２５－２）；国家海洋局第⼀海洋研究所基本科研业务费专项资⾦项⽬（ＧＹ０２１４Ｔ０３）。
作者简介：丁⼀（１９７９—），男，⼭东省⽇照市⼈，⼯程师，主要从事海洋环境遥感监测和ＧＩＳ应⽤研究。
Ｅ－ｍａｉｌ：ｄｉｎｇｙｉ＠ｂｈｆｊ．ｇｏｖ．ｃｎ摘要：ＭＯＤＩＳ影像是浒苔业务化卫星遥感监测的重要数据源，但其空间分辨率（２５０ｍ）较低，混合像元效应导致传统的ＮＤＶＩ（Ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ Ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ Ｉｎｄｅｘ）阈值法浒苔提取误差较⼤。
不同分辨率遥感图像混合像元线性分解方法研究
第24卷 第3期2008年5月地理与地理信息科学Geog ra phy and Geo-Infor matio n Science V ol.24 N o.3M ay 2008收稿日期:2008-02-25; 修订日期:2008-04-11基金项目:国家高技术研究发展计划项目(2006AA120103、2006AA120101);教育部新世纪人才支持计划资助项目 作者简介:胡潭高(1983-),男,硕士研究生,主要从事遥感信息提取方面的研究。
E-mail:h utangao@不同分辨率遥感图像混合像元线性分解方法研究胡潭高,张锦水,贾 斌,潘耀忠,董燕生,李 乐(北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室,北京师范大学资源学院,北京100875)摘要:混合像元的存在是传统像元级遥感分类和面积量测精度难以达到实用要求的主要原因,为了提高遥感应用精度,须解决混合像元分解问题。
传统的方法主要通过改进分解模型提高分解精度,该文在不改变线性分解模型的条件下,分析不同分辨率尺度对于线性分解精度的影响。
实验中运用像元合并的方法,得到不同分辨率的T M 系列遥感图像,分别选取植被、裸地、水体3种典型地物进行线性分解;以分辨率更高的Quickbird 图像分类结果作为真值进行精度评价。
实验结果表明:随着图像分辨率的降低,植被的RM SE 值不断缩小,在30m 分辨率尺度上均值为0 36,在150m 尺度上均值为0 17,分解精度提高了1倍左右;但随着分辨率进一步降低,由于混合像元现象加剧,RM SE 值上升,分解精度随之降低。
关键词:线性光谱混合模型;像元合并;空间分辨率;终端像元;均方根误差中图分类号:T P751 文献标识码:A 文章编号:1672-0504(2008)03-0020-040 引言由于传感器的空间分辨率不同及地面的复杂多样性,图像中每个像元往往包含不同的地表覆盖类型,因此混合像元普遍存在于遥感图像中,致使传统像元级遥感分类和面积量测精度难以达到实用要求。
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。
最小二乘混合像元分解的端元丰度信息提取研究
最小二乘混合像元分解的端元丰度信息提取研究近年来，综合运用最小二乘混合像元分解（LSMPCD）技术来提取端元丰度信息已得到越来越多关注和应用。
最小二乘混合像元分解是一种统计技术，它主要应用于识别不同物质组分对给定的复合体的贡献。
它的优点在于可以识别物种的贡献度，从而更好地提取和分析端元丰度信息。
本文综述了最小二乘混合像元分解的基本原理，分析了它在提取端元丰度信息中的应用，着重讨论了它的优缺点。
一、最小二乘混合像元分解简介最小二乘混合像元分解（LSMPCD）是一种基于最小二乘法的多元反演方法。
它利用最小二乘法建立像元丰度与成分浓度之间的关系，以识别复合体中每个物质组分的贡献度。
最小二乘混合像元分解技术利用具有多种组分的样品的像元数据，结合最小二乘法，来估计复合体中每个组分的浓度，从而获得端元丰度信息。
二、最小二乘混合像元分解技术在提取端元丰度信息中的应用最小二乘混合像元分解技术在提取端元丰度信息中的应用可以分为两个步骤：1.首先，收集多种组分的样品的像元数据，通常可以由基于比较色谱，芒片和紫外-可见光谱等测量技术获得；2.然后，将这些像元数据与复合体中各组分的浓度之间的关系建立起来，并通过优化过程求解，以获得端元丰度信息。
三、最小二乘混合像元分解技术的优缺点最小二乘混合像元分解技术具有许多优点，主要包括：1.易于实现：最小二乘混合像元分解技术可以通过优化的方法实现，因此它的实现更为简便；2.高精度：最小二乘混合像元分解技术采用计算机优化技术，因而其精度可以控制在较高水平；3.高效率：最小二乘混合像元分解技术可以实现较快的准确估计，在比较简单的情况下，可以在短时间内完成整个识别过程。
当然，最小二乘混合像元分解技术也有一些缺点，其中最明显的是它忽略了物质组分间的相互作用，因此可能会造成结果的偏差。
四、结论最小二乘混合像元分解技术是一种先进的端元识别技术，它可以有效地提取端元丰度信息。
它的优点是易于实现、高精度和高效率；缺点是忽略了物质组分间的相互作用，可能会造成结果的偏差。
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。
混合像元分解法操作步骤[整理版]
一、农田作物的光谱特征与天然植被有所不同（后者的叶片含水量及绿度均不及农田作物），故在选择纯净端元时会出现混淆，故希望先将农田掩去。
首先要先将农田的界限提取出来。
提取农田边界的方法：
1、对两期影像均提取NDVI图，再将两张NDVI图进行最大化合成。
再将合成后的NDVI
图与任一原图进行链接，调出CUSORLOCA TION 对话框，移动鼠标，观察对话框中NDVI图的数值变化，确定农田区的边界，注意图中某些高植被覆盖区的NDVI值也和农田区的数值一样高，这样做会把高值区也确定为农田区。
但没有关系，这些高值的天然植被区应为水库附近，其含水量等表象与农田作物相似，而与一般旱生植被有异。
正好一并掩去。
做NDVI图：
做最大化合成：
观察两幅图，确定阈值：
量图，此时即可得到农田的范围，然后可用该农田范围做掩膜。
在决策树上输入表达式：注意，阈值不一定是0.3，要自己确定。
给B1赋予NDVI波段
执行分类：
输出为矢量图：
二、应用掩膜，对某一期原始图像做MNF变换和主成分变换，选择前两个波段信息量最大的一种变换，选择其前两个波段，在ENVI5.1中做二维散点图，用最小法提取出纯净端元的光谱曲线。
三、对主成分图进行混合像元分解、分类。
，得到植被分量、分类图。
基于高精度端元的混合像元线性分解模型研究
基 于高 精 度 端 元 的混 合 像 元 线 性 分 解模 型 研 究
潘明 亓洪 肖 忠， 兴， 功海， 舒 嵘
（ 国科 学 院上 海 技 术物 理 研 究所 ， 海 中 上 ２０ ８ ） ０ ０ ３
摘要 ： 从理论上 阐述 了混合像元 的产 生机理 和混合像元线性分解模型 ， 研制 了一套地 面成像光谱 实验 系统 ， 直接获 取 了高精度 的端元光谱数据 ， 通过像 元合 并的方式构造混合像元 ， 针对 不同丰度 的非 立体 空间混合像元端 元， 分析
Ｐ Ｎ ＭｉｇＺ ｏｇ Ｑ ｏ ｇＸ ｎ ， Ｘ Ａ ｏ பைடு நூலகம்Ｈ ｉ Ｓ Ｕ Ｒ ｎ Ａ ｎ — ｈｎ ， Ｉ ｎ － ｉｇ Ｈ Ｉ Ｏ Ｇ ｎ — ａ， Ｈ ｏ ｇ
（ ｈ ｎ ｈ ｉ ｎｔ ｕｅｏ Ｔ ｃ ｎｃ ｌ ｈ ｓ ｓ ｈｎ ｓ ｃ ｄ ｍ ｆ ｃ ｎ ｅ ， ｈ ｎ ｈ ｉ ２ ０ ８ ， ｈｎ ） Ｓ ａ ｇ ａ Ｉｓ ｔｔ ｆ ｅ ｈ ｉ ｙｉ ，Ｃ ｉｅｅＡ ａ ｅ ｙ ｏ Ｓ ｉ ｃ ｓ Ｓ ａ ｇ ａ ｉ ａＰ ｃ ｅ ０ ０ ３ Ｃ ｉａ
了根据 线性 分解模 型加权计算得到的光谱 与实 际混合光谱 的误差 ， 进而论证 了线性分解模 型的精度． 关 键 词 ： 光 谱 成 像 ；混 合像 元 分 解 ； 性分 解模 型 ； 元 超 线 端 中 图分 类 号 ：Ｐ ９ Ｔ ７ 文献 标识 码 ： Ａ
Ｓ ＴＵＤＹ ｏＦ Ｉ Ｍ ＸＥＤ ＸＥＬ ＮＥＡＲ ＰＩ ＬＩ ＵＮＭ Ⅸ Ｉ ＮＧ ＯＤＥＬ Ｍ ＢＡＳ ＥＤ Ｎ ＧＨ ＣＣＵＲＡＴＥ Ｏ ＨＩ Ａ ＥＮＤＭ ＥＭ ＢＥＲ
引 言
成 像光 谱技 术 是 上 世 纪 ８ ０年初 发 展 起 来 的一 种 新型 遥感 技 术 ．自世 界 上 首 台成 像 光 谱 仪 ＡＳ１ Ｉ．
混合像元分解及其应用(ENVI操作文本)讲解
一基于PPI的端元提取借助纯净像元指数（PPI）和n维可视化工具用于端元波谱收集。
第一步、获取纯净像元这个步骤是在MNF变换的结果上计算纯净像元指数（PPI），之后选择阈值范围从PPI图像上获得感兴趣区，感兴趣区包含的像元就是比较纯净的像元。
（1）打开高光谱数据。
（2）在ENVI主菜单中，选择Spectral ->MNF Rotation- > Forward MNF -> Estimate Noise Statistics From Dat a。
在标准ENVI文件选择对话框中，选择高光谱图像文件。
（3）打开Forward MNF Transform Parameters面板，选择MNF输出路径及文件名，单击OK执行MNF变换。
（4）在波段列表中输出MNF影像及特征曲线值。
从图中可以看出，大约20个波段以后的MNF的特征值很小（5）MNF变换后，在ENVI主菜单中，选择 Spectral-> Pixel Purity Index->[FAST] New Output Band。
在打开的Pixel Purity Index Input File对话框中，选择MNF变换结果，单击Spectral Subset按钮，选择前面10个波段（MNF后面波段基本为噪声），单击OK。
（6）在Display窗口中显示PPI结果。
选择Overlay->Region of Interest，在ROI Tool 面板中，选择Options->Band Threshold to ROI，选择PPI图像作为输入波段，单击OK，打开Band Threshold to ROI 面板（图14.19）。
Min Thresh Value：10，Max Thresh Value：空（PPI图像最大值），其他默认设置，单击OK计算感兴趣区，得到的感兴趣区显示在Display窗口中。
第二步、构建n维可视化窗口（1）在ENVI主菜单中，选择Spectral ->n-Dimensional Visualizer，在n-D Visualizer Input File 对话框中选择MNF变换结果，单击OK。
基于正则化方法的遥感图像混合像元分解
基于正则化方法的遥感图像混合像元分解
丁海勇;卞正富
【期刊名称】《微计算机信息》
【年(卷),期】2008(24)36
【摘要】由于传感器的分辨率的限制,在低空间分辨率遥感图像中存在着大量的混合像元.混合像元所表示的并不是单一地面物体类别的光谱反射值,而是多种类别的反射光谱的组合.混合像元的混合模型可以分为线性混合模型和非线性混合模型.线性混合模型是最常用的一种解混合方法,对于线性混合模型的求解算法进行了研究,根据最小二乘原理,提出了基于正则化方法的线性混合模型求解算法,对实际遥感TM图像进行了解混合运算,求得了端元丰度图像和伪彩色合成图像.
【总页数】3页(P295-297)
【作者】丁海勇;卞正富
【作者单位】221008,徐州,中国矿业大学环测学院;271018,泰安,山东农业大学信息学院;221008,徐州,中国矿业大学环测学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.8
【相关文献】
1.基于L1正则化反卷积网络的遥感图像表述与复原方法 [J], 陈扬钛;钟平
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3.基于NMF的遥感图像混合像元分解新方法 [J], 陶雪涛;王斌;张立明
4.基于核方法的高光谱遥感图像混合像元分解 [J], 林娜;杨武年;王斌
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基于MTMF的混合像元分解方法研究
邓书斌 陈秋锦
ESRI中国（北京）有限公司，北京 100027
摘要：
当具有不同波谱属性的物质出现在同一个像素内时，就会出现混合像元。混合像元不完全属于某一
种地物，为了能让分类更加精确，同时使遥感定量化更加深入，需要将混合像元分解成一种地物占像元的
百分含量（丰度），即混合像元分解。混合像元分解的过程：首先获取端元波谱（从图像上、波谱库中或者
其他来源），然后选择一种分解模型在每个像素中获取每个端元波谱的相对丰度图，最后从丰度图上提取不
同组成比例的像元。为了降低高光谱图像波段之间的相关性对混合像元分解精度的影响，分别对图像和端
元波谱做最小噪声分离（MNF），采用混合调制匹配滤波（MTMF）作混合光谱分解得到物质的相对丰度。
最后以AVIRIS高光谱图像为例子，从标准矿物波谱库中获得端元波谱，获得几种矿物的“丰度”信息，从
而精确提取不同组成比例的矿物像元，验证了这种混合像元分解方法的可行性。
关键字：混合像元，MNF变换，混合调谐匹配滤波(MTMF），ENVI