全部 标题 作者
关键词 摘要

OALib Journal期刊
ISSN: 2333-9721
费用:99美元

查看量下载量

相关文章

更多...

地物空间分布特性的高光谱遥感图像解混算法

Keywords: 高光谱遥感,光谱解混,非负矩阵分解,正交约束,平滑约束

Full-Text   Cite this paper   Add to My Lib

Abstract:

在高光谱遥感图像中,地物的空间分布往往呈现两种特征:一是都有各自的主导区域;二是在地表空间上分布连续.利用这两种先验信息,分别引入了对丰度的正交约束与平滑约束,提出了一种基于丰度约束的非负矩阵分解算法.为进一步地提高算法的性能,另外还提出了一种新的算法停止准则及权重因子调整策略,以适应信噪比以及像元混合程度的变化.在仿真数据和实测数据上的实验结果表明,该算法不仅能很好地表征地物的分布特征,提高解混精度,而且在信噪比较低,无纯像元的条件下,仍然能得到较好的解混结果.

References

[1]  童庆禧,张兵等. 高光谱遥感——原理、技术与应用[M]. 北京: 高等教育出版社, 2006.
[2]  Keshava N, Mustard J F. Spectral unmixing[J]. IEEE Signal Process. Mag., 2002, 19(1): 44-57.
[3]  Chang C, Plaza A. A Fast Iterative Algorithm for Implementation of Pixel Purity Index[J]. IEEE Geosci. Remote Sens. Lett., 2006, 3(1): 63-67.
[4]  Nascimento J M P, Bioucas-Dias J M. Vertex Component Analysis A Fast Algorithm to Unmix Hyperspectral Data[J]. IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., 2004, 43(8): 898-910.
[5]  Winter M E. N-FINDR: An algorithm for fast autonomous spectral endmember determination in hyperspectral data[C]. International Society for Optics and Photonics, 1999.
[6]  Ambikapathi A, Chan T, et al. Hyperspectral Data Geometry Based Estimation of Number of Endmembers Using p-norm Based Pure Pixel Identification Algorithm[J]. IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., 2013, 51(5): 2753-2769.
[7]  Li J, Bioucas-Dias J E M. MINIMUM VOLUME SIMPLEX ANALYSIS A FAST ALGORITHM TO UNMIX HYPERSPECTRAL DATA[C]. Boston: 2008.
[8]  Bioucas-Dias J M. A VARIABLE SPLITTING AUGMENTED LAGRANGIAN APPROACH TO LINEAR SPECTRAL UNMIXING[Z]. Grenoble,France: 2009.
[9]  Miao L, Qi H. Endmember Extraction From Highly Mixed Data Using Minimum Volume Constrained Nonnegative Matrix Factorization[J]. IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., 2007, 45(3): 765-777.
[10]  刘雪松,王斌等. 基于非负矩阵分解的阵分解的高光谱遥感图像混合像元分解[J]. 红外与毫米波学报, 2011, 30(1): 27-32, 54.
[11]  Qian Y, Jia S, et al. Hyperspectral Unmixing via L12 Sparsity-Constrained Nonnegative Matrix Factorization[J]. IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., 2011, 49(11): 4282-4297.

Full-Text

Contact Us

service@oalib.com

QQ:3279437679

WhatsApp +8615387084133