基于迭代光譜混合分析的高光譜圖像解混技術(shù)研究.pdf

1、高光譜圖像的空間分辨率較低,混合像元普遍存在于高光譜圖像中,這嚴(yán)重影響了地物的識(shí)別和分類精度。光譜解混是一種獲得混合像元中的地物種類及豐度信息的處理技術(shù),傳統(tǒng)的光譜解混方法需要事先準(zhǔn)確給出構(gòu)造混合像元的端元光譜,妨礙了光譜解混技術(shù)的應(yīng)用,而目前興起的盲解混技術(shù)則可在缺少準(zhǔn)確端元光譜信息的情況下,通過對(duì)高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,直接獲取端元和豐度信息。
　　本文分析并比較了傳統(tǒng)的光譜解混和盲解混的優(yōu)劣,給出了一種綜合兩類方法優(yōu)點(diǎn)的高光譜圖

2、像盲解混方案。本文首先介紹了兩種光譜解混方法,給出了常見的光譜混合模型,并采用光譜混合分析模型得到了一種過端元集的混合像元分解方案,并利用真實(shí)高光譜數(shù)據(jù)對(duì)算法有效性進(jìn)行了驗(yàn)證;然后介紹了目前最熱門的盲解混技術(shù)——非負(fù)矩陣分解,分析了其優(yōu)缺點(diǎn),針對(duì)高光譜圖像的特點(diǎn)引入了加權(quán)非負(fù)矩陣分解,確定了權(quán)重構(gòu)造算法,并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了其有效性;最后將混合像元分解算法融入非負(fù)矩陣分解框架,并結(jié)合迭代光譜混合分析的特點(diǎn),采用迭代誤差分析算法提取端元光譜,