混合像元分解法操作步骤
优化端元提取方法的高光谱混合像元分解
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。
基于MODIS混合像元分解
（5）终端像元提取结果精度验证
野外测量验证 可分离性分析 应用Jeffries-Matusita 距离和转换分离度对终端像元进 行可分离性分析。 混合像元分解结果反演验证
四 基于MODIS时序数据的混合像元分解
研究区概况 遥感数据的来源及预处理 混合像元分解因子的选择
终端像元的确定
冬小麦某一波段终端像元直方图及处理后的直方图
波谱波动规律分析
返青期
出苗期
收获期
冬小麦NDVI时间序列变化波谱曲线
小麦 林地 建筑 裸地 菜地 水体
典型地物的时间序列波谱曲线 其中横坐标代表日期，具体时间为：
1：10.31-11.15日 2：11.16-12.01日 3: 12.02-12.17日 4: 12.18-2.17日 5: 2.18- 3.05日 6: 3.06- 3.21日 7: 3.22- 4.06日 8: 4.07-4.22日 9: 4.23 -5.08日 10: 5.09- 5.24日 11: 5.25- 6.09日
2880.63
2880.63 2880.63 2880.63 2880.63 2880.63 2880.63
78.9%
91.8% 90.5% 88.6% 81.2% 94.2% 86.7%
78.4%
81.5% 81.3% 80.7% 81.0% 83.4% 81.5% 其中
1 基于PPI分析 2 基于TM样本 3 基于本文提 出的技术方法
内容提要
1. 引言
2. 研究内容与技术路线
3. 终端像元提取技术研究
4. 基于MODIS时序数据的混合像元分解
5. 精度评价结果及分析
6. 结论和讨论
二 研究内容与技术路线
第十讲_高光谱遥感图象混合象元分析
第十讲高光谱遥感图象混合象元分析一．混合象元的概念：遥感器所获取的地面反射或发射光谱信号是以象元为单位记录的。
它是象元所对应的地表物质光谱信号的综合。
图象中每个象元所对应的地表，往往包含不同的覆盖类型，他们有着不同的光谱响应特征。
而每个象元则仅用一个信号记录这些“异质”成分。
若该象元仅包含一种类型，则为纯象元(pure pixel)，也称为端元（endmember），它所记录的正是该类型的光谱响应特征或光谱信号；若该象元包含不止一种土地覆盖类型，则成为混合象元(mixed pixel)，它记录的是所对应的不同土地覆盖类型光谱响应特征的综合。
由于传感器的空间分辨力限制以及自然界地物的复杂多样性，混合像元普遍存在于遥感图象中。
二．混合象元模型光谱混合形式上可以分为致密式（intrinsic）、聚合式（aggregate）和整合式（areal）三种情形（如图）,本质上分可以分为线性混合和非线性混合两种模式。
线性混合模型假定到达传感器的光子只与一种物质发生作用[rast,1991]；当混合元素尺寸小，入射光子与多于一种以上的物质发生作用时，导致非线性混合[smiths,1985；Mustard,1987]。
【图11．线性混合模型(通常情况下,高光谱图象中每个象元都可以近似认为是图象中各个端元的线性混合象元:n E c n e p +=+=∑=Ni i i c 1(1)11=∑=Ni ic(2)10≤≤i c (3)其中N 为端元数，p 为图象中任意一L 维光谱向量（L 为图象波段数），][21N e e e E =为N L ⨯矩阵，其中的每列均为端元向量。
t N c c c )(21 =c 为系数向量，i c 表示象元p 中端元i e 所占的比例，n 为误差项。
在误差项n 很小的情况下，满足（1）、（2）和（3）的所有点的集合正好构成一个高维空间的凸集，这些端元则坐落于这个凸面单形体的顶点。
以两个波段三个端元为例来说明它们之间的几何关系(图2).从图2可以看出,端元a,b,c 分别位于三角形体的顶点,三角形内部的点则对应着图象中的混合象元.这样,提取高光谱图象的端元问题就转化为求单形体的顶点的问题./图2 两个波段三个端元的散点图在空间上具有明显的三角形结构2． 非线性混合模型三． [端元c波段 i波段j四．端元提取1． PPI当把特征空间中的所有散点往一个单位向量u 上投影时，端元就会投影到u 的两侧，而混合象元则会投影到中部。
混合像元分解提取植被
混合像元分解提取植被
混合像元分解是一种常用的遥感图像处理方法，它可以将遥感图像中的每个像元分解为不同的成分，从而提取出图像中的各种信息。
其中，植被是遥感图像中常见的一种成分，因此混合像元分解可以被用来提取植被信息。
混合像元分解的基本原理是将遥感图像中的每个像元分解为不同的成分，这些成分包括植被、土壤、水体等。
其中，植被成分可以通过NDVI指数来计算得到。
NDVI指数是一种反映植被覆盖度的指数，它的计算公式为：
NDVI = (NIR - RED) / (NIR + RED)
其中，NIR代表近红外波段的反射率，RED代表红色波段的反射率。
通过计算NDVI指数，可以得到遥感图像中每个像元的植被覆盖度。
除了NDVI指数，混合像元分解还可以使用其他的方法来提取植被信息。
例如，基于像元的分类方法可以将遥感图像中的每个像元分为不同的类别，其中包括植被、土壤、水体等。
通过对每个类别进行统计分析，可以得到遥感图像中植被的分布情况。
混合像元分解可以被广泛应用于植被监测、土地利用、环境保护等领域。
例如，在植被监测中，可以通过混合像元分解来提取植被信息，从而得到植被的分布情况、生长状态等信息。
在土地利用中，可以通过混合像元分解来分析土地利用类型的分布情况，从而为土
地规划和管理提供参考。
在环境保护中，可以通过混合像元分解来监测水体和土壤的污染情况，从而及时采取措施进行治理。
混合像元分解是一种非常有用的遥感图像处理方法，可以被用来提取植被信息以及其他各种信息。
在实际应用中，需要根据具体的需求选择合适的方法和参数，以得到准确的结果。
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。
混合像元分析
x
A
xB
xC
yA yB yC
0 0 0
S ' 1.5 1.5 0
0 2 2
y
SABC A
A(1,1)
SABC C
C(5,4)
B(5,1)
SABC B
x
统计方法
• 盲信号分离
实验情况
• 下面的端元提取实验针对Cuprite区域的AVIRIS数据进行，这里我们 将选取其中短波红外的50个连续的波段（1978-2478nm）进行算法的 验证
Kaolinite Calcite
由我们的算 法从Cuprite 区域的AVI RIS数据中获 取的端元光
谱（带点的曲 线）与USGS 光谱库中相应 的光谱曲线 的对比情况
混合像元分解
• 基本概念
混合像元分解
• 无约束最小二乘 • 和为1约束最小二乘 • 非负约束最小二乘 • 全约束最小二乘 • OSP • 端元投影向量 • 几何法 • 统计法
元
假
设
误差目标 投影算子 体积约束
体积目标 最大体积 误差约束
纯 像 选择端元 元 假 设
几何优化模型（GOM）
• 单变量目标函数
GOM
• GOM的解（梯度下降法）
GOM-基础知识
• 行列式的导数
W W W 1 T
W
• 三角形面积
1 1 1
S ABC
1 2
det
无约束最小二乘
• 最小二乘的基本原理 y=ax+b x=a’y+b’
• 线性混合模型的无约束最小二乘解
混合像元分解算法的比较和改进
1本科毕业设计(论文) GRADUATION DESIGN(THESIS)题目混合像元分解算法的比较学生姓名吴洋指导教师杨敏华学院地球科学与信息物理学院专业班级测绘1103班本科生院制2015年6月混合像元分解算法的比较摘要高光谱遥感在当今社会的各个领域都有着比较普遍的应用和广阔的前景。
它所得到的高光谱影像数据具有波段多、数据大、分辨率高的特点[1]，不过高光谱遥感数据同时还存在着光谱分辨率高而空间分辨率低的问题。
因为在高光谱遥感影像中普遍存在混合像元，且它并不是纯像元，而是各个端元按照一定的比例组合而成的[2]，所以混合像元的出现不仅让我们在直接进行像元的分类上受到了阻碍，也给高光谱遥感数据分类精度的提高带来了困扰[3]。
现如今，为了解决混合像元带来的问题，提升高光谱遥感影像在应用上的精度，科研人员已经发现了许多不同类型的混合像元分解算法。
本论文为混合像元分解端元提取算法的比较，就是围绕混合像元分解的问题，通过分析当前国内外几个比较典型且常用的混合像元技术的原理和算法，得到它们各自的优缺点。
本文总结了高光谱图像数据的特点，高光谱遥感影像数据降维、端元提取和丰度估计的算法。
其中在数据降维算法上我们介绍了主成分分析法（PCA），在端元提取算法上介绍了像元纯度指数算法（PPI）、内部最大体积法（N-FINDR）和顶点成分分析法（VCA），在丰度估计算法中也主要介绍了最小二乘法。
最后实验重点总结PPI、N-FINDR 和VCA三种混合像元分解算法操作的步骤和结果，并将结果进行比较。
关键词：高光谱遥感，混合像元分解，端元提取算法The Comparison of Endmember Extractionof Unmixing AlgorithmAbstractHyperspectral remote sensing has been used widely in every research field and also have broad prospects.The hyperspectral image data it receives has features of multi-band,large data and high resolution[1].However,remote sensing data also have high spectral resolution and low spatial resolution.Because the hyperspectral remote sensing has mixed pixel prevalently,and it is a combination of various endmember in accordance with a certain proportion rather than pure pixel[2].So the appearance of mixed pixel is not only hindered in our classification but also difficult to improve our accuracy of classification[3].Nowadays,in order to solve the problem brought by mixed pixel and enhance the accuracy of hyperspectral remote sensing image in the application,researchers have already found large different types of decomposition algorithm of mixed pixels.This paper is the comparison of endmember extraction of unmixing algorithm,which center on the unmixing problem,by analyzing several current typical and common hyperspectral imaging technique principle and algorithm, to get their own advantages and disadvantages.This paper describes the characteristics of hyperspectral image data,the algorithms of data reduction of hyperspectral remote sensing image,endmember extraction and abundance estimation.Wherein the article,we introduced the Principal Component Analysis(PCA)in the data reduction,the Pixel Purity Index(PPI),N-FINDR and Vertex Component Analysis (VCA)in the endmember extraction algorithm.And in the abundance estimation algorithm, we also introduced the Least Squares Method.Finally,we focus on three unmixing algorithm operation steps and results,and the results were compared.Keyword:Hyperspectral remote sensing,Unmixing pixel,Endmember Extraction algorithm目录第1章绪论 (1)1.1论文概况 (1)1.2研究背景和建设意义 (1)1.2.1研究背景 (1)1.2.2混合像元分解技术介绍和研究现状 (2)1.3课题主要任务及论文结构 (4)第2章混合像元分解算法介绍 (5)2.1高光谱遥感数据 (5)2.1.1高光谱遥感数据特性 (5)2.2数据降维 (6)2.2.1主成分分析算法介绍 (6)2.3端元提取算法 (7)2.3.1像元纯度指数 (8)2.3.2N-FINDR (9)2.3.3顶点成分分析 (10)2.3.4端元提取算法之间比较 (11)2.4丰度估计算法介绍 (12)2.4.1非负约束最小二乘法 (13)2.4.2和为一限制性最小二乘法 (14)2.4.3四种形式最小二乘法优缺点比较 (15)第3章混合像元分解的程序操作 (16)3.1高光谱遥感影像来源及预处理 (16)3.1.1高光谱遥感影像来源 (16)3.1.2高光谱遥感数据预处理 (16)3.1.3像元纯度指数提取端元 (18)3.1.4N-FINDR提取端元结果 (19)3.1.5结论 (21)第4章总结与展望 (23)4.1总结 (23)4.2展望 (23)致谢 (24)参考文献 (25)第1章绪论1.1论文概况本论文为混合像元分解算法比较和改进的设计，为计算机程序编辑和软件操作论文。
混合像元最优端元子集
混合像元最优端元子集1. 任务背景混合像元最优端元子集（Mixed Pixel Optimal Endmember Subset）是一种在遥感图像处理中常用的技术。
遥感图像通常由多个光谱波段组成，每个像素点包含了来自不同波段的信息。
而混合像元指的是具有多种地物成分的像素点，这些地物成分可能来自于不同的光谱波段。
混合像元最优端元子集就是通过寻找图像中最能代表地物成分的端元（endmember）并将其组合成一个最优的子集，以实现对混合像元进行解析。
2. 混合像元解析方法混合像元解析方法主要包括两个步骤：端元提取和线性解混。
2.1 端元提取端元提取是指从遥感图像中选取代表地物成分的纯净光谱，通常使用基于统计学的方法进行。
常见的端元提取方法有： - 直接法：直接从图像中选取已知地物光谱作为端元。
- 统计法：通过统计图像中各类别样本点的光谱特征来估计端元。
- 非负矩阵分解法：通过将图像数据矩阵分解为非负的端元和混合系数来提取端元。
2.2 线性解混线性解混是指将混合像元表示为端元的线性组合，以还原地物成分。
常见的线性解混方法有： - 直接法：根据端元提取结果，直接计算混合像元中各个地物成分的比例。
- 最小二乘法：通过最小化混合像元与实际观测像元之间的误差，求解最优解。
- 线性光谱不变法：利用端元在不同波段上的光谱特征不变性，建立线性方程组求解。
3. 混合像元最优端元子集技术应用混合像元最优端元子集技术在遥感图像处理中有广泛的应用。
3.1 地物分类通过对混合像元进行解析，可以得到各个地物成分在图像中的空间分布。
结合其他地物分类算法，如支持向量机、随机森林等，可以实现高精度的地物分类。
3.2 地表参数估计通过对混合像元进行解析，并结合地表反射率模型，可以估计出地表参数，如植被覆盖度、土壤湿度等。
这对于农业、水资源管理等领域具有重要意义。
3.3 环境监测混合像元最优端元子集技术可以用于监测环境变化，如城市扩张、森林砍伐等。
混合像元分解
变端元混合像元分解冬小麦种植面积测量方法摘要:针对线性混合像元分解(LinearSpectralUnmixing, LSU)在端元(Endmember)个数不变情况下常会出现端元分解过剩现象导致分解结果精度不高的问题,以地物分布的聚集性特征为基础,提出了基于格网的变端元线性混合像元分解(Dynamic EndmemberLSU,DELSU)方法。
以冬小麦为研究目标,采用LandsatTM图像为实验数据、高分QuickBird图像目视解译冬小麦结果为真值精度评价数据,利用本文提出的DELSU方法进行冬小麦提取。
实验结果表明:该方法比最大似然方法、LSU方法更能准确地获取冬小麦面积,在一定程度上吸收了传统分类方法的优点,提高了目标地物的测量精度;同时作为一种改进的LSU方法也适用于其他土地利用/覆盖类型的测量。
利用遥感图像进行土地利用/覆盖监测中,混合像元现象不可避免,尤其是中分辨率遥感图像中混合像元问题十分严重[1-3]。
通过一定的方法计算出混合像元的典型地物组成比例,可解决混合像元问题,提高定性和定量遥感测量精度,在农作物种植面积监测中有着重要的应用价值[4-5]。
混合像元分解(SpectralUnmixing, SU)是提取植被覆盖度的主要方法[6],其测量结果为各种地物的丰度,其模型可归结为5类[7]:线性模型、概率模型、几何光学模型、随机几何模型和模糊分析模型。
线性混合像元分解(Linear SpectralUnmixing,LSU)模型因其简单实用而被广泛应用[8-9],特别是在图像波段数目较少、光谱分辨率不高的情况下[10]。
在像元分解中,用传统的LSU模型从图像上选取所有端元进行分解,但实际上大多数图像区域或混合像元只是由特定几种端元组成。
许多学者采用可变的端元模式[11-13]以提高测量精度,如Roberts等[14]提出了多端元混合像元分析(Multiple End-memberSpectralMixture Analysis,MESMA)方法,将各种地物的光谱值组成一系列的候选模型(Candi-dateModel),用每个候选模型分别对图像进行分解,通过比较均方根误差(RMS)来确定何种模型入选,有效地提高了分解精度;但在全区范围内选择候选模型,采用穷举方法确定端元,计算量较大,影响其应用效果。
高光谱图像混合像元多维卷积网络协同分解法
摘要：受成像光谱仪性能与复杂地物分布的影响，高光谱图像存在大量的混合像元。
传统的基于学习的混合像元分解方法通常都是浅层模型，或缺少对空间、光谱信息的综合应用。
本文提出一种多维卷积网络协同的混合像元分解深层模型，采用多种维度卷积网络能更充分利用多种维度语义信息，有利于估计小样本和高维的高光谱图像混合像元丰度。
对训练数据进行增广处理，构建光谱维、空间维和立方体3种卷积神经网络；设计了融合层，协同3种卷积神经网络提取特征，“端到端”的估计混合像元丰度值；模型使用了批量归一化、池化和Dropout方法避免过拟合现象。
试验结果表明，多维卷积网络协同方法的引入能更有效地提取空-谱特征信息，与其他的卷积网络解混模型相比，估计的混合像元丰度精度有显著提高。
关键词：高光谱解混卷积神经网络深度学习丰度估计Multi-dimensional convolutional network collaborative unmixing method for hyperspectral image mixed pixels Abstract: Influenced by the performance of imaging spectrometer and the distribution of complex ground objects, hyperspectral images have a large number of mixed pixels. Traditional learning-based unmixing methods are shallow models, or lack of comprehensive use of spatial and spectral information. This paper proposes a collaborative deep model with multi-dimensional convolutional network. Using multi-dimensional convolutional network can make full use of multi-dimensional semantic information, which is better to estimate hyperspectral mixed pixel abundance with small samples. The method augments training data, constructs three kinds of convolutional neural networks: spectral dimension, spatial dimension and cube dimension; the method designs fusion layer to concatenate features with three kinds of convolutional neural networks, and to "end-to-end" estimate of mixed pixel abundance; the model uses batch normalization, pooling and dropout to avoid over fittingphenomenon. The experimental results indicate that the introduction of our proposed method can extract spatial-spectral feature information more effectively. Compared with other convolutional network unmixing models, the accuracy of the estimated mixed pixel abundance is significantly improved.Key words: hyperspectral unmixing convolutional neural network deeplearning abundance estimation高光谱遥感是摄影测量和遥感中发展最快的方向之一，成像光谱仪将电磁波信号分解为成百上千个细小、相邻的波段，形成的高光谱遥感图像波段数量多、光谱分辨率高，通过光谱分析可以更好地识别地物[1]。
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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CUSORLOCATION 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：
2、对其执行决策树分类，只提取出农田和非农田即可。得到分类图，再将分类图输出为矢
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。
对另一期影像重复以上二三操作，得到两期影像的植被分量图，对比，分析。。。。。