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      一種改進的N—FINDR端元提取算法

      2016-07-18 18:05:13韓雪
      科教導(dǎo)刊·電子版 2016年18期
      關(guān)鍵詞:單體

      韓雪

      摘 要 為了提取高光譜影像的端元,本文提出了一種改進的N-FINDR端元提取算法。實驗結(jié)果表明,算法在保留端元提取精度的同時,大大提高了數(shù)據(jù)處理的時間效率。

      關(guān)鍵詞 高光譜影像 N-FINDR算法 端元提取 單體

      中圖分類號:TP751.1 文獻標(biāo)識碼:A

      高光譜遙感的出現(xiàn),是一個概念上和技術(shù)上的創(chuàng)新,它是目前遙感領(lǐng)域研究的熱點。遙感圖像具備波段數(shù)目多,光譜分辨率高的特點,同時具備圖譜合一的特點。研究表明,高光譜遙感技術(shù)除了在找礦、水環(huán)境、生態(tài)、大氣等定量遙感研究中具有巨大的潛力之外,還在遙感測繪領(lǐng)域展現(xiàn)出美好的前景。但是由于成像光譜儀有限的空間分辨率和地物的復(fù)雜多樣性,造成瞬時視場內(nèi)不止包含一種地物,因而高光譜影像中混合像元大量存在,它影響著高光譜遙感應(yīng)用的發(fā)展?;旌舷裨纸馐茄芯炕旌舷裨钣行У姆椒?,端元提取是混合像元分解的關(guān)鍵步驟。

      1改進的N-FINDR算法

      高光譜觀測數(shù)據(jù)集在幾何空間的分布形狀是一個單形體,該單形體的頂點對應(yīng)于端元,N-FINDR算法是通過計算單形體體積的方式確定端元位置。混合像元屬于單形體的內(nèi)點,那么由端元組成的單體體積一定大于由內(nèi)點組成的單體體積,將具有最大體積單體的頂點作為端元。該算法精度高,穩(wěn)定性好,但是算法執(zhí)行時,首先需要對原始影像進行降維,降維易損失原始高光譜數(shù)據(jù)信息,其次需要遍歷所有像元,算法計算速度慢。

      4結(jié)論

      本研究是在分析線性混合模型基礎(chǔ)上,假設(shè)純凈像元存在的前提下提出的,是一種序列端元提取算法,參量是端元判斷的重要依據(jù),此外,利用體積的遞歸關(guān)系,降低了計算復(fù)雜度。算法在保證端元提取精度的同時,大大提高了數(shù)據(jù)處理的時間效率。

      參考文獻

      [1] 王茂芝,徐文皙,王璐,等.高光譜遙感影像端元提取算法研究進展分類[J]. 遙感技術(shù)與應(yīng)用,2015,30(4):616-625.

      [2] X. Geng,Y. Zhao, F. Wang, and P. Gong, A new volume formula for a simplex and its application to endmember extraction for hyperspectral image analysis[J].Remote sensing,2010,31(4):1027-1035.

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