高光谱图像的光谱解混模型与算法研究

高光谱数据分析与图像分类算法研究随着科技的发展，高光谱遥感技术成为获取地球表面信息的重要手段之一。

高光谱数据具有多波段、高光谱分辨率和丰富的光谱信息等特点，对于土地利用、环境监测、农业等领域的研究具有重要意义。

然而，高光谱数据规模庞大，如何快速、准确地进行分析和分类成为研究人员关注的焦点。

本文旨在探讨高光谱数据分析与图像分类算法的研究现状，并提出了一种基于深度学习方法的高光谱图像分类算法。

高光谱数据的分析通常包括数据预处理、特征提取和图像分类三个步骤。

在数据预处理阶段，首先需要进行数据的校正、去噪和辐射校准等操作。

然后，通过数据预处理技术，将高光谱数据转化为符合算法要求的形式，如标准光谱反射率，以便进行后续的处理和分析。

特征提取是高光谱数据分析的关键步骤之一。

由于高光谱数据维度高，传统的特征提取方法往往难以捕捉有效的特征信息。

因此，研究人员常常运用降维技术，如主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA），将高维的光谱信息压缩到低维空间中，以便后续的处理。

此外，还可以运用滤波器和小波变换等技术，提取数据中的纹理、形状等特征。

在图像分类阶段，传统的分类方法通常基于统计学、机器学习和人工神经网络等技术。

然而，由于传统方法对高维数据处理能力的限制，其分类效果较为有限。

近年来，深度学习技术的崛起为高光谱图像分类带来了新的可能性。

卷积神经网络（CNN）作为一种有效的高层次特征提取方法，被广泛应用于图像处理领域。

研究人员将其应用于高光谱图像分类任务中，取得了较好的效果。

此外，还有一些改进的深度学习模型，如循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）和生成对抗网络（GAN），也被用于高光谱数据的分析和分类中。

然而，深度学习模型在高光谱数据分析中仍然面临一些挑战。

首先，由于高光谱数据量大，模型训练的时间和计算资源需求较高。

其次，高光谱数据中可能存在噪声和不完整样本，这对算法的稳定性和鲁棒性提出了要求。

此外，深度学习模型的解释性较差，难以解释模型的判断依据，这在某些实际应用场景中可能存在问题。

高光谱遥感图像高效分类与解混方法研究高光谱遥感图像高效分类与解混方法研究摘要：高光谱遥感图像具有信息丰富且具体化的特点，被广泛应用于土地利用、环境监测、农业生产等领域。

然而，高光谱遥感图像面临诸多挑战，如高光谱数据的维度高、数据量大、类间互相重叠等。

因此，高效分类与解混方法的研究就显得尤为重要。

本文主要研究了高光谱遥感图像高效分类与解混方法，并探讨了其在实际应用中的优势和问题。

一、引言高光谱遥感图像是一种将地物不同光谱响应从可见光到近红外光谱范围内进行连续采样的遥感技术。

相比于传统的彩色遥感图像，高光谱遥感图像能够提供更为详细的地物光谱信息。

然而，由于高光谱数据的维度高、数据量大，传统的分类与解混方法在处理高光谱遥感图像时面临较大困难。

二、高光谱遥感图像分类方法研究为了高效地对高光谱遥感图像进行分类，研究者们提出了许多分类方法。

其中，基于光谱信息的分类方法是最常见的方法之一。

该方法通过提取光谱特征，并利用统计模型、聚类算法等来进行分类。

此外，基于空间信息的分类方法也得到了广泛应用。

这些方法结合了地物的空间分布特征，通过纹理分析等方法来提高分类效果。

此外，一些结合光谱和空间信息的联合分类方法也是当前的研究热点。

三、高光谱遥感图像解混方法研究高光谱遥感图像解混是指将混合像素分解为其组成物质的过程，是高光谱图像处理的核心问题之一。

目前，解混方法可以分为光谱解混方法和空间解混方法。

光谱解混方法主要是通过最小二乘法、线性光谱混合模型等来对单像元进行解混，适用于像元内部的光谱变化相对较小的情况。

而空间解混方法则利用相邻像元间的相关性，通过构建像元间的约束条件来实现解混。

四、高光谱遥感图像高效分类与解混方法的应用与挑战高光谱遥感图像高效分类与解混方法在土地利用、环境监测、农业生产等领域具有广泛的应用前景。

例如，在土地利用方面，高光谱遥感图像的分类结果能够提供准确的土地利用信息，为土地资源管理和规划提供重要的参考依据。

高光谱图像分类算法研究随着遥感技术的不断进步，遥感图像的分析技术和分类算法也在不断得到改进和提高。

其中，高光谱图像分类算法是当前研究的热点之一。

本文将从高光谱图像分类算法的基本原理、常用方法、研究进展和应用前景等方面进行探讨。

一、高光谱图像分类算法的基本原理高光谱图像分类算法的基本原理是将高光谱图像中的各像元进行区分和分类。

高光谱图像中每个像元都包含多个波段的光谱信息，因此分类算法需要充分利用每个波段的光谱信息来进行分类。

常用的高光谱图像分类方法包括光谱拟合、统计分类、光谱匹配、特征选择等。

二、高光谱图像分类算法常用方法1. 监督分类算法监督分类算法是利用已知分类标签的样本来训练分类器，然后运用训练得到的分类器对新样本进行分类。

常用的监督分类算法包括最小距离分类、最大似然分类、支持向量机等。

其中，最大似然分类和支持向量机在高光谱图像分类中的应用较为广泛。

2. 无监督分类算法无监督分类算法是不需要事先知道分类标签的样本，通过对图像中像元的相似性和差异性进行分析，将像元分为不同的类别。

常用的无监督分类算法包括K均值聚类、自组织特征映射神经网络等。

无监督分类算法的精度较差，在实际应用中往往需要结合半监督或监督分类算法来进行分类。

三、高光谱图像分类算法的研究进展1. 特征提取和选择特征提取和选择是高光谱图像分类中的关键步骤，直接影响到分类精度和效率。

目前，很多学者致力于探索高光谱图像中的特征选择方法和特征提取算法。

特征选择方法包括卡方检验、相关系数等，特征提取算法包括小波变换、主成分分析等。

2. 深度学习算法深度学习算法作为一种新的技术方法，具有较强的特征提取和分类能力。

目前已有很多学者利用深度学习算法来进行高光谱图像分类，其中常用的深度学习模型包括卷积神经网络、自编码器等。

3. 其他算法的应用在高光谱图像分类中，除了传统的监督和无监督分类算法，还有其他算法被应用到图像分类中。

比如基于模糊集的分类算法、遗传算法和模拟退火算法等。

高光谱图像处理算法优化研究高光谱图像处理算法优化研究摘要：随着高光谱传感器技术的发展，高光谱图像在农业、环境监测、遥感等领域得到了广泛应用。

然而，由于高光谱图像数据量大、维度高、噪声多等特点，对其进行有效处理成为一个重要的挑战。

本文通过对现有高光谱图像处理算法进行优化研究，旨在提高高光谱图像的处理效果和准确度。

1. 引言高光谱图像由多个连续的光谱波段组成，相比于传统的彩色图像，高光谱图像能够提供更加详细的光谱信息。

然而，由于高光谱数据的维度较高，处理高光谱图像面临着巨大的挑战。

2. 高光谱图像处理算法的现状目前，高光谱图像处理算法主要包括光谱分解、特征提取、分类识别等步骤。

然而，现有算法在处理大规模高光谱数据时存在效率低下、准确度不高等问题。

3. 算法优化方法3.1 数据预处理高光谱图像中常常存在噪声和异常值，因此，在进行算法处理之前，对高光谱数据进行预处理是非常重要的。

预处理方法包括去噪、去偏、标准化等。

3.2 特征提取与选择高光谱图像中的数据维度非常高，直接使用所有的光谱波段作为特征会导致算法的复杂性增加。

因此，需要对高光谱数据进行特征选择和提取，选择最具有代表性的特征子集。

3.3 算法优化针对现有算法存在的问题，可以通过优化算法的设计和实现来提高处理效果。

例如，引入机器学习算法、深度学习算法等，结合高光谱图像的特点，提高算法的分类准确度和处理效率。

4. 实验与结果本文通过实验验证了优化后的高光谱图像处理算法在不同应用场景下的效果。

结果表明，优化后的算法能够提高高光谱图像分类的准确度，并且在处理大规模高光谱数据时具有较高的效率。

5. 结论与展望本文通过对高光谱图像处理算法的优化研究，提出了一种能够提高高光谱图像处理效果和准确度的方法。

未来，可以进一步研究高光谱图像处理算法在其他领域的应用，以及算法的优化和改进方向。

总结：本文通过对高光谱图像处理算法的现状进行分析，提出了一种优化方法，通过数据预处理、特征提取与选择、算法优化等步骤，提高了高光谱图像处理的效果和准确度。

高光谱线性解混的理论与方法及应用研究高光谱遥感是遥感领域的重要前沿技术之一。

成像光谱仪能够测量散射在数百或数千个光谱通道的瞬时视场内所有物质的电磁能量,它比多光谱相机具有更高的光谱分辨率,覆盖了可见光、近红外光、短波红外线波段(波长范围在0.3~2.5?m之间)。

高光谱遥感已经广泛应用于资源、灾害、全球变化、极地、环境监测、生态、农业、水文和生物医学等领域。

高光谱解混是高光谱遥感图像分析的重要内容之一,是高光谱遥感领域十分关键而具有挑战性的任务。

高光谱成像光谱仪的空间分辨率不高,这一限制条件常导致高光谱图像混合像元的出现,即通常一个像元在瞬时视场内包含了多于一种地物类型的地面信息,形成了混合像元;同时,由于高光谱解混受模型不准确、观测噪声、环境条件、端元不确定以及数据规模等条件限制,使得高光谱解混是一个具有挑战性的不适定性反问题。

因此,能否发展具有鲁棒性、稳定性、可行性和准确性的高光谱解混算法,解决高光谱混合像元分解问题,是高光谱图像分析的核心内容。

本文研究高光谱线性解混的理论与方法,以及其在地物识别中的应用。

首先综述了高光谱线性解混的国内外研究背景和现状,论文内容、创新点,以及全文的结构安排;然后研究了高光谱线性混合模型与子空间辨识,包括:线性混合模型、高光谱解混的处理流程、高光谱解混的思路与问题、高光谱解混反问题的刻画,以及信号子空间辨识;针对最小误差的高光谱信号辨识(HySime)方法的可靠性,我们进一步研究了特征值子集、特征子空间与相关矩阵之间的关系问题,即约束特征值反问题及相关的最佳逼近问题,给出了由特征值和特征向量恢复相关矩阵的一个充分必要条件,以及最佳逼近问题的解的表达式和求解算法;第三部分总结了几种基于几何的高光谱线性解混算法,包括:N-Finder、PPI、VCA、SISAL、AVMAX和SVMAX,并比较了这些方法在仿真的高光谱数据端元提取中的应用。

在非负矩阵分解的理论与方法基础上,第四部分总结了三种高光谱线性解混算法,即含复杂度约束的NMF算法(CC-NMF)、含最小体积约束的NMF算法(MVC-NMF)和同时含复杂度和最小体积约束的NMF算法(CMVC-NMF),以及这些算法在城市高光谱数据解混中的应用。

高光谱遥感图像光谱解混方法研究及其应用近年来,随着遥感技术的发展,所获取的高光谱遥感图像的光谱分辨率和空间分辨率都得到进一步的提高,其处理手段也得到了长足的发展。

高光谱遥感图像不仅可以得到所观测区域物质的光谱特性,同时可以在视觉上直接观看图像的空间信息,以其图谱合一的特性,受到了各领域研究学者的关注。

在高光谱遥感图像获取过程中,遥感传感器以像元的形式来记录地物所反射、散射以及其他各种形式的作用所产生的光谱信息。

遥感传感器一般都是从遥远的空间距离来进行地物观测,所获取的高光谱遥感图像的空间分辨率会受到一定影响,同时,由于自然界地物的复杂多样性,所获取的高光谱遥感图像中单像元得到的光谱不一定只是一种物质的光谱,可能是几种不同物质光谱的组合。

这样的像元被称为混合像元。

相对应的,如果所获取的单像元中只有一种物质的光谱,这样的像元被称为纯像元。

所以,混合像元的存在导致无法直接获取所需要的光谱信息,这制约了高光谱遥感图像的分析及应用,进而影响了高光谱遥感技术领域的发展。

光谱解混技术就是用来解决混合像元问题的一项技术。

它将高光谱图像的混合像元分解为端元和丰度的组合,为更精细的光谱应用提供了可能。

因此,光谱解混技术是实现高光谱遥感技术定量化研究和应用的重要条件。

本文所做的主要研究工作如下:1.对高光谱遥感图像进行了线性混合模型下的解混方法研究。

针对假设图像中存在纯像元的情形,采用基于吉文斯旋转的QR 分解方法,获得高光谱数据的正交子空间,提出了一种基于吉文斯旋转的端元提取方法(Endmember Extraction Algorithm base on QR Factorization usingGivens Rotations,EEGR),进而对获取的端元,采用全约束的最小二乘法对丰度进行了估计。

采用模拟高光谱数据和真实高光谱图像进行实验分析,其端元提取精度相对于经典的同类型端元提取算法来说更为精确。

并且,由于吉文斯旋转本身的固有特性,更适合于用高性能计算来实现,这也是后续的研究内容。

高光谱遥感影像光谱解混算法研究高光谱遥感将表征地物辐射属性的光谱与反映地物空间分布和几何特性的图像有机结合在一起为地物的准确识别和精细分类提供了强有力的手段。

随着应用领域的不断拓展和应用需求的逐步升级,高光谱遥感体现出信息定量化的趋势。

然而,混合像元的广泛存在不仅影响地物的识别和分类精度,而且严重阻碍高光谱遥感技术向定量化方向深入发展。

光谱解混作为解决混合像元问题的关键技术之一,已经成为当今高光谱遥感应用领域里的一个研究热点。

本文基于线性光谱混合模型对光谱解混涉及到的端元提取和丰度估计算法进行了系统深入的研究,研究工作主要包括以下几个方面：1.端元提取是光谱解混的关键步骤。

传统的端元提取方法仅分析影像数据的光谱信息,忽略了遥感影像的二维空间特性,这类方法易受噪声和异常信号的影响进而导致端元提取精度下降。

为此,本文提出一种结合正交子空间投影和局部空间信息的端元提取算法。

该算法立足于凸面单体理论,将正交子空间投影和单体体积分析方法结合实现序列地提取端元。

在端元提取过程中,引入局部空间光谱相似性限制以提高算法对噪声及异常信号的稳健性,同时避免了利用整个二维影像空间信息进行端元提取带来的巨大运算量。

此外,在单体体积计算过程中,使用了无需降维的体积计算公式,以避免降维带来的信息损失。

实验结果表明,与传统的基于光谱的端元提取算法相比,本文算法可以有效提高端元提取的精度,对于噪声和异常信号都具有较强的鲁棒性。

2.全约束线性光谱解混通常归结为凸优化问题,需要高级的优化技术求解,从而导致较高的时间复杂度。

高光谱遥感影像涵盖地物类型多、光谱数据量大的特点进一步增加了解混的计算量。

为了解决此问题,本文提出一种基于子空间投影的几何解混算法,该算法将像元的丰度解译为该像元向量关于端元单体的重心坐标确保了丰度的全加性约束,并将行列式Laplace展开应用于重心坐标计算过程以降低算法的运算量。

对于不满足丰度非负性约束的混合像元,该算法利用子空间投影方法以迭代的方式实现全约束丰度估计。

高光谱图像的光谱解混模型与算法研究
高光谱成像是将成像技术与光谱技术相结合的技术,是遥感应用中一个快速发展的领域。

高光谱图像在军事目标辨别、远程控制、生物医学、食品安全以及环境监测等领域都有重要应用。

但由于高光谱成像光谱仪空间分辨率较低,使得每个高光谱像元可能由多种不同物质的光谱混合构成,因此混合像元广泛存在于高光谱图像中。

混合像元导致科研实践中一些应用分类不准确,因此对混合像元进行分解是高光谱遥感应用亟待解决的核心问题。

本文中首先介绍了两种光谱混合模型:线性和非线性光谱混合模型。

线性模型假设观察到的像元信号是所有的纯光谱信号的线性组合。

与之相反,非线性模型则考虑到多种物质反射光之间的物理相互影响。

其次,本文对高光谱图像解混的几种经典模型进行介绍。

在这些模型中详细介绍了本文的对比模型全变分模型(SUnSAL-TV),该模型利用高光谱图像空间关系构建了对端元丰度的正则项,这使高光谱图像解混问题在数值结果和视觉效果上都有较大提升。

但全变分模型的缺点是解混后丰度图中原平滑区域中伴有阶梯效应现象,视觉效果欠佳。

本文采用重叠组稀疏全变分作为端元丰度正则项,并采用交替方向乘子法对模型进行求解,将原问题转化为一系列较易求解的子问题,进而得到原问题的全局解。

在应用交替方向乘子法进行求解过程中,关于梯度域重叠组稀疏的子问题采用采用优化最小化方法进行求解。

通过合成数据和真实数据的实验证明,采用本文提出的新方法处理后图像视觉效果和数值效果相比SUnSAL-TV方法有明显提升,并且可以有效减弱
SUnSAL-TV模型的阶梯效应,使处理后丰度图更加平滑,视觉效果更佳。

高光谱图像分析与处理算法研究随着科技的不断发展，高光谱图像技术已经成为一种十分流行的图像分析技术。

高光谱图像是一种由各种颜色光线组成的图像，它能够提供更全面、更准确的信息。

与传统的彩色图像相比，高光谱图像可以提供更多的细节信息，这使得高光谱图像处理成为了一种十分重要的技术。

高光谱图像处理的具体方法包括预处理、特征提取、图像分割等步骤。

其中，预处理包括噪声去除、校正、平滑等过程。

特征提取则是将高光谱图像转化为有用信息的关键步骤。

图像分割则是将整个图像划分为不同区域，以利于深入研究。

在进行高光谱图像处理时，不同的算法会产生不同的结果，这也使得高光谱图像处理算法的研究变得十分重要。

在高光谱图像处理算法的研究中，常用的算法有如下几种：1. PCA算法PCA算法是目前应用最广泛的高光谱图像处理算法之一。

这种算法可以对高光谱图像进行降维处理，压缩数据量，同时保留图像关键信息，从而提高数据处理效率。

PCA算法在图像分类、目标检测和识别中表现出了优异的性能。

2. SVM算法SVM算法是一种基于统计学习理论的分类方法，它在高光谱图像分类中表现出了很好的效果。

SVM算法能够准确判断图像中的目标区域和背景区域，而且对于混杂的数据，它也能够表现出强大的识别能力。

SVM算法还可以实现非线性分类，这也是其受欢迎的原因之一。

3. Entropy算法Entropy算法是一种在高光谱图像分割中常用的算法。

它将图像分割为熵值相似的小块，以更好地描述不同区域的特征。

Entropy算法在研究高光谱图像时可以获得更具有启发性的结论，其分割效果也十分优秀。

4. 无监督聚类算法无监督聚类算法是基于数据相似度的一种分类方法，它不需要事先标记不同类别的数据点，因此可以更快地对高光谱图像进行分类。

这种算法对于细微的特征差异也能表现出较高的敏感度。

总之，高光谱图像的分析和处理是一个十分重要的研究领域。

在这个领域中，很多研究人员都在不断地开发新的算法。

高光谱图像非线性解混技术研究高光谱遥感图像通过成像光谱仪对同一地表在不同波段上连续成像,形成连续的光谱信息。

所以具有很高的光谱分辨率,有较强的地物分类、辨识能力。

同时其空间分辨率低也使混合像元普遍存在,一个像元内包含多种地物光谱信息。

随着高光谱遥感技术的应用越来越广泛,对高光谱图像处理技术的要求也越来越高,混合像元解混就是成了高光谱图像处理技术中一个热点和难点。

对于一个混合像元,解混工作是提取出其包含的每种地物光谱的组分。

为了避免盲目解混,地物光谱的类别以及光谱信息应是已知的。

高光谱分类技术就是为解混提供类别监督信息。

端元提取就是从整幅图像数据中提取出含有的不同的地物端元,为丰度的求解准备端元信息。

高光谱解混主要分为线性解混模型和非线性解混模型。

线性解混模型是将混合像元的形成过程简单化,假设一个混合像元是由几种地物的光谱信息按照不同的比例线性叠加而成。

由于其易于理解、计算简单而有着广泛的应用。

但是在很多情况下,如一些包含砂石、矿物、植被以及水域等地物分布的高光谱图像,在混合像元形成的过程中,忽略成像中的非线性因素会影响解混的精度。

为了解决这个问题,非线性解混模型被越来越多的学者研究,非线性像元解混是本课题的研究重点,主要研究内容如下。

1、重点研究了基于多项式的非线性解混模型,并根据其不足,提出一种新的非线性解混模型。

多项式非线性解混模型的基本思想是在线性混合模型的基础上,加上非线性非线性项来模拟像元中地物间非线性混合的机理。

地物间的反射、折射的相互作用,入射光子与其他光子反射两次及以上的反射、折射,造成像元的非线性混合。

光子反射三次以上影响很小,所以只考虑二次反射项。

基于二次多项式的混合模型中的非线性项就是端元间的两两混合。

在现有的多项式混合模型中将端元光谱简单的点乘来模拟地物两两二次反射的代表端元光谱。

这种混合方式,在光谱值过大或过小的时候,其二次反射代表光谱就严重偏离的正常的光谱值,影响解混工作。

高光谱影像处理与分析算法的研究与应用概述:高光谱影像处理与分析算法是一种应用于遥感领域的图像处理技术，通过获取大量的光谱信息，对图像进行分析和处理，从而提取出更加丰富的地物信息。

本文将探讨高光谱影像处理与分析算法的研究与应用，并介绍其在不同领域中的具体应用案例。

一、高光谱影像处理算法的研究与应用1. 光谱特征提取算法光谱特征提取算法主要用于分析不同波段的光谱数据，从而识别出地物的不同特征。

常用的算法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、光谱拟合和光谱角等。

这些算法可以提取出不同波段之间的相关性，帮助我们更好地理解光谱信息。

2. 光谱分类算法光谱分类算法的主要目标是将高光谱影像中的像素分类为不同的地物类型。

常用的算法包括支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和最大似然分类等。

这些算法在对光谱进行统计和分类时，能够充分考虑到不同波段之间的相关性和差异性，提高分类的准确性和稳定性。

3. 光谱匹配算法光谱匹配算法用于比较高光谱影像与现有光谱库中的光谱曲线，从而确定其所属地物类型。

常用的算法包括光谱匹配法、相关系数法和偏差度量法等。

这些算法能够将光谱数据与已知的地物光谱进行比对，帮助我们确定地物的类型。

二、高光谱影像处理与分析算法的应用案例1. 农业领域中的应用高光谱影像处理与分析算法在农业领域中的应用十分广泛。

例如，通过对植被的光谱特征进行提取和分析，可以实现对作物生长情况和健康状况的监测和评估。

这对于农业管理者和农民来说，有助于及时采取措施，提高作物的产量和质量。

2. 环境保护中的应用高光谱影像处理与分析算法也可以应用于环境保护领域。

例如，通过对水体的光谱特征进行提取和分析，可以实现对水质的监测和评估。

这对于环境保护部门和水资源管理者来说，有助于及时发现水环境中的异常情况，采取相应措施保护水资源和生态环境。

3. 城市规划中的应用高光谱影像处理与分析算法还可以应用于城市规划领域。

例如，通过对城市建筑物的光谱特征进行提取和分类，可以实现对城市地物的识别和分析。

高光谱解混方法研究严阳;华文深;刘恂;崔子浩【摘要】高光谱图像的空间分辨率较低,导致大量混合像元存在于高光谱图像中.混合像元的存在是使高光谱图像目标分类准确率降低的主要原因之一.高光谱像元解混在高光谱遥感图像处理中具有非常重要的意义.高光谱像元解混主要分为线性和非线性光谱解混两种方法,研究最广泛的是线性光谱解混.归纳了线性光谱解混的两个步骤:(1)提取纯净像元中地物的光谱信号,即提取端元,这是关键步骤;(2)利用端元的加权线性组合对混合像元进行光谱解混,即丰度反演.简述了端元提取及丰度反演研究的主要进展,介绍了端元提取的几种典型算法.通过归纳、对比和分析,总结了不同端元提取方法的特点,并对高光谱解混的研究前景进行了展望.【期刊名称】《激光技术》【年(卷),期】2018(042)005【总页数】7页(P692-698)【关键词】光谱学;高光谱图像;线性解混;端元提取【作者】严阳;华文深;刘恂;崔子浩【作者单位】陆军工程大学石家庄校区电子与光学工程系,石家庄 050003;陆军工程大学石家庄校区电子与光学工程系,石家庄 050003;陆军工程大学石家庄校区电子与光学工程系,石家庄 050003;陆军工程大学石家庄校区电子与光学工程系,石家庄 050003【正文语种】中文【中图分类】TP751引言高光谱图像通过光谱仪采集，能同时获得光谱信息和图像信息，具有图谱合一的优点[1]，使得其在军事目标检测、农作物分类、矿物探测等多个领域都得到广泛应用。

高光谱图像的光谱分辨率在不断提高，但是空间分辨率仍旧较低。

由于高光谱遥感图像在采集图像时，是以像元为单位来获取地面物体的光谱信息，高光谱图像中的每一个像元都对应着具有一定面积的地表区域，而区域的大小由光谱仪的空间分辨率决定。

因此，当空间分辨率较低时，图像中将会出现大量混合像元，导致目标的分类精度降低。

若一个像元里仅仅包含一种物体，则该像元是纯净像元，包含纯净的光谱信号的像元称之为端元;当光谱仪空间分辨率较低时，一个像元里含有多种物质混合，则包含混合光谱信号的像元称作混合像元[2]。

端元可变的高光谱图像解混算法研究光谱解混是高光谱图像众多应用中需要解决的一个关键问题。

传统的光谱解混方法假定每类地物仅有一种端元光谱, 其端元集是固定的。

由于地物的复杂多样性和成像条件的影响, 高光谱图像“同物异谱〞和“异物同谱〞现象普遍存在, 从而导致对所有像元用固定的端元集进行解混精度受限。

因此, 研究端元可变的高光谱图像解混算法对提高高光谱图像的应用具有重要的意义。

本文针对端元可变的端元束提取以及多端元光谱混合分析算法展开研究, 主要研究内容如下:(1) 针对现有的基于光谱信息和空间信息的端元束提取方法没有充分考虑冗余端元的去除, 导致后续光谱解混误差增加和光谱解混复杂度较高的问题, 提出了一种基于超像素分割和像元纯度指数的端元束提取方法。

首先通过PPI 提取初始候选端元, 每个超像素内保存一个候选端元并以超像素为邻域计算其均质性指数,对保存的端元根据其均质性指数进行筛选, 通过聚类得到每类地物的端元束, 并进一步去除类内冗余端元。

仿真和真实数据实验结果说明, 所提出的方法能有效提取可变端元且能降低后续光谱解混的复杂度。

(2) 针对基于超像素分割和纯像元指数的端元束提取算法无法有效解决含多种植被和植被与其他地物致密混合的城市高光谱数据的问题,提出了基于植被指数分析和PPI 结合超像素分割的端元束提取方法。

对PPI 提取并经超像素分析保存的端元集, 根据植被指数分为植被端元、含植被的混合端元和其他端元三类。

纯植被端元集利用其最大光谱值分成两类, 其他端元集那么先利用均质性指数进行筛选,再通过聚类得到每类地物的端元束, 通过一系列实验验证了该算法的有效性。

(3) 多端元光谱混合分析同样是解决光谱可变性的有效手段。

为了在降低光谱混合分析时间复杂度的同时提高其精度, 提出了一种由粗到细的多端元光谱混合分析算法。

该算法首先基于扩展的端元集对每个像元进行全约束光谱混合粗分析, 确定含所有地物的初始端元集,在此根底上进一步进行精细光谱混合分析, 迭代光谱混合分析构建端元子集, 最终根据重构误差变化量确定各个像元的最优端元集。

高光谱图像分类算法的研究与实现随着高光谱遥感技术的快速发展，获取高光谱数据集的难度越来越小，但如何从大量的光谱数据中提取有用的信息，成为研究者们所关注的重要问题。

分类作为高光谱图像应用的核心问题之一，属于监督学习的范畴，具有广泛的应用前景。

本文将介绍高光谱图像分类算法的研究现状和实现方法。

一、高光谱图像分类算法研究现状高光谱图像分类算法是从多光谱图像或全色图像中提取光谱信息以分类物体的遥感应用算法。

目前，高光谱图像分类算法主要有以下几种：1. 基于统计学习的分类算法统计学习是通过对大量实例进行学习和推断来构造模型，对观测数据进行分类或回归预测的方法。

在高光谱图像分类中，常用的统计学习算法包括KNN、SVM、决策树等。

这些算法快速高效，特别是在小样本分类中表现优秀，但是在对特征提取方法不足和噪声较多的情况下，分类精度有待提高。

2. 基于神经网络的分类算法神经网络是一种模拟人脑神经系统的学习算法，具有一定的自适应性，可增加模型的分析能力。

在高光谱图像分类中，常用的神经网络算法包括BP神经网络、SOM神经网络、CNN神经网络等。

这些算法具有极强的图像处理和模式匹配能力，但是需要大量样本，且模型复杂，训练速度较慢。

3. 基于深度学习的分类算法深度学习是近年兴起的一种基于神经网络的学习算法，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，具有很强的自适应性和泛化能力。

在高光谱图像分类中，深度学习算法具有很大的优势，目前在高光谱遥感分类领域有很多应用。

二、高光谱图像分类算法实现方法1. 特征提取特征提取是高光谱图像分类算法的重要环节。

目前，特征提取方法主要包括基础特征提取、频域特征提取、小波变换特征提取和稀疏表示特征提取等。

基础特征提取是最常用的方法之一，包括光谱信息和空间信息。

以光谱信息为例，可以采用平均值、标准差或者主成分分析等方法来提取基础特征。

空间信息可以通过纹理信息、梯度等方式来提供基础特征。

高光谱解混算法高光谱解混算法是一种针对高光谱图像的数据分析方法，用于分离多个材料混合的光谱信号，从而实现对各种物质成分的精确分类和定量分析。

该算法基于光谱图像的全光谱信息，通过运用数学模型和统计方法，将光谱数据分解成许多不同波长的成分，并进行分类鉴别。

以下将详细介绍高光谱解混算法的原理、流程和应用。

一、算法原理高光谱解混算法的核心原理是使用多元统计分析技术，将高光谱信号分解成若干基本成分。

通过定义对高光谱主成分的约束条件，计算出每个成分的光谱信息和组成比例。

由此，可以对整个样品的光谱图像进行分类和鉴别。

二、算法流程1. 预处理：首先对高光谱图像进行预处理，包括去除噪声、消除光谱和空间坐标的热漂移、光谱校正和光谱拟合等。

2. 数据归一化：将光谱数据归一化，并根据样本点的数量和性质来选择合适的归一化方法。

3. 特征选择：通过统计分析选择一组最具差异性的特征光谱波段，用于解混分析。

4. 基元赋权：确定高光谱图像中所包含的每个基元的光谱响应函数和数量。

5. 解混分析：采用最小二乘解法等方法，将光谱信号分解成基本成分，并计算出各种基元的组成比例。

6. 分类和鉴别：通过比对高光谱解混分析结果和已知的物质光谱库，对样本进行准确的分类识别和物质成分分析。

三、算法应用高光谱解混算法在农业、环境监测、医学和材料科学等领域都有广泛的应用。

例如，在农业领域中，可以通过高光谱图像对作物的生长、发育和病害情况进行监测和识别；在环境监测中，可以实现对污染物的溯源和定量分析；在医学领域中，可以用于病理学原位成像、肿瘤诊断和治疗的指导；在材料科学领域中，可以进行针对材料成分和组成的深入研究和评估。

高光谱遥感图像的解混理论和方法研究高光谱传感器在一个连续的包括电磁波谱的紫外到短波红外等数十至数百个波段的光谱区间内获得丰富的地表信息。

受空间分辨率和地表混合效应的影响,记录瞬时视场(Instantaneous Field Of View, IFOV)内地物光谱的单个高光谱像素通常覆盖不止一种地物组成成分(端元),这些像素被称为混合像元,它们给地面目标的测量和分析带来较大的困难。

因此,高光谱解混已经成为近几十年来高光谱图像处理领域一个备受关注的热点。

它通常由两个步骤组成：提取图像中的端元特征光谱,即端元提取,和确定像素中各个端元所占的比例,即丰度估计。

由于具有简单的物理解释和低复杂度的求解方案,线性光谱混合模型(Linear Spectral Mixture Model, LSMM)成为当前研究中广泛应用的模型。

然而,LSMM只是对于混合过程发生在宏观尺度而且像素内仅存在单反射的情况有效。

在实际数据中,这种情况并不总是满足的。

为此,一些非线性光谱混合模型(Nonlinear Spectral Mixture Models, NSMMs)被用于表示高光谱图像中的非线性效应和克服LSMM的内在缺陷。

本论文的目标是提出有效的基于线性和非线性模型的高光谱解混(Hyperspectral Unmixing, HU)方法以充分提取高光谱图像中蕴含的丰富信息。

本论文的主要工作和创新点包括以下几个方面：1.提出一种新的基于Cayley-Menger行列式的端元提取算法。

作为一种基于LSMM的几何算法,该算法的目的是确定包含整个高光谱数据云的最大体积的单形体。

我们首先采用Cayley-Menger行列式计算和分析高维观测空间内的低维单形体体积。

然后,根据Hermite矩阵的特性提出一种新的快速递推关系,以使端元光谱以低复杂度的顺序方式被提取出来。

2.提出一种新的基于距离几何理论的全约束丰度估计算法。

根据LSMM,HU可以被看作一个凸面几何问题。

高光谱图像目标识别与分类算法研究第一章绪论高光谱图像是一种能够获取高度空间分辨率信息和高光谱分辨率信息的新型遥感图像，具有相对于传统遥感图像更高的信息量和更广阔的应用空间。

在目标识别和分类方面，高光谱图像已经得到了广泛的应用。

为了更好地利用高光谱图像进行目标识别和分类问题，本文结合实际应用，对高光谱图像目标识别与分类算法进行了研究和分析。

第二章高光谱图像的特点分析高光谱图像是一种由一系列不同波段的光谱信息组成的三维数据，每个像素对应于一个光谱响应曲线。

相对于传统彩色图像，高光谱图像具有以下特点：1. 高光谱数据具有高维度、高波段、大数据量的特性，每个波段都对应于不同的物理量信息；2. 高光谱图像对光谱分辨率的要求比对空间分辨率的要求高，需要具有更高的分辨率以满足需求；3. 高光谱图像中，不同的物体反射率表现出不同的光谱峰值和光谱曲线，这是进行目标识别的基础。

第三章高光谱图像目标识别与分类算法3.1 预处理在进行目标识别和分类之前，需要对高光谱图像进行预处理，包括去噪、归一化、波段选择等操作，以提高数据的质量和准确性。

3.2 特征提取特征提取是高光谱图像目标识别和分类的重要步骤，可以从高维高光谱数据中提取出关键特征，以降低维度和消除冗余信息。

此处介绍几种常见的特征提取方法：主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、独立成分分析（ICA）和小波变换等。

3.3 分类器在进行目标识别和分类时，需要选择合适的分类器进行处理。

常见的分类器包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）、随机森林（RF）等，这些分类器各有特点，需要选择具体的分类器进行处理。

第四章算法实验设计4.1 实验数据实验数据来源于高光谱遥感图像数据库，包括宽度为256像素，高度为256像素和224个波段的数据，数据集中包含的目标有橡胶、棕水牛、玉米、葡萄、红外目标等。

4.2 实验流程实验流程主要包括预处理、特征提取和分类器构建三个步骤，具体流程如下：①进行数据预处理，包括去噪、归一化和波段选择三个操作；②对处理后的数据进行特征提取，包括PCA、LDA等几种方法，得到为数较少的关键特征；③选择合适的分类器（SVM、ANN、RF等）对处理后的数据进行分类，得到分类结果，评估分类器的性能。

高光谱图像解混算法研究
由于高光谱图像的空间分辨率较低,图像中存在大量的混合像元,因此研究亚像元级的混合像元分解技术,分离出像元中的端元及其丰度能够更好地帮助我们进行物质的分类与探测,研究者们也由此开始了高光谱图像的解混算法研究。

本文所研究的高光谱解混算法基于线性混合模型,在针对性地研究并分析了解混算法的数学基础之后,提出了三类改进的解混算法。

在凸面几何学类的解混算法中,放宽了模型的非负约束与纯像元假设,加入了负数惩罚正则项,提出了鲁棒最小外包单纯形算法(RMVES),求解此算法时采用循环最小化思想,将非凸优化问题分解为两个凸优化子问题,在ADMM框架下进行了求解。

同时,还给出了一种自适应调整正则化的算子的方法,实验验证了该算法的有效性。

研究了基于非负矩阵分解类解混算法,为改善此类算法陷入局部最小解的情况,引入了基于物质相关性的约束,同时进一步引入1l图确定性地刻画出物质的相关性关系,提出了一种基于1l图的物质相关性非负矩阵分解解混算法(1l SDSNMF),实验结果验证了该算法能够得到更好的解混效果,此外,还对求解方法的收敛性进行了证明。

稀疏回归理论同样能够被应用于解混问题,为改善字典相干性带来的解混困难,同时为了更深入地挖掘图像的空间信息,引入了超图来描述像元之间的关系,构造了描述图像空间结构的超图正则项,将其加入稀疏回归模型中,提出了一种基于超图正则项的稀疏解混算法(HGSU)。

在证明了模型目标函数为凸函数后,本文给出了ADMM框架下求解此模型的具体细节,从而得到相比其他稀疏回归算法具有更高精度的解混算法。

高光谱图像混合像元解混技术研究高光谱图像混合像元解混技术研究随着高光谱遥感技术不断发展,高光谱图像具有显著特点:光谱分辨高,图谱合一,并广泛应用到各个领域。

但遥感技术向定量化方向进一步发展的主要障碍是广泛存在着混合像元。

为了突破遥感图像空间分辨率低的障碍与地物具有复杂多样性的影响,多种类型的地物常包含于独立的单个像元中,要在亚像元级别的精度上得到混合像元的真实属性信息,提高图像分类精度。

在高光谱图像中,关键问题之一是如何有效地对混合像元进行分解已经得到了广泛关注,并一直进行着深入地研究。

本文首先对其所研究内的相关技术及应用进行了叙述,并阐述了高光谱解混的研究现状,混合像元分解存在的问题,如解混效果不理想,算法的目标函数收敛速度慢,图像分类不精确,耗时多等。

针对以上问题,本文在NMF算法的基础上,提出了3种混合像元分解算法:(1)基于图正则和稀疏约束半监督NMF的混合像元分解算法。

该算法加入了拉普拉斯图正则化约束和部分样本的类别信息,并对丰度矩阵施加稀疏约束,最后融合到同一目标函数中,能够改善解混效果;(2)基于图正则和稀疏约束的INMF高光谱解混。

该算法将稀疏非负矩阵分解与增量型学习相结合,既能降低平均运行时间又能提高图像分类精度;(3)基于双图正则的半监督NMF混合像元解混。

该算法不仅考虑了高光谱数据流形与特征流形的几何结构,还将已知的标签类别信息施加于非负矩阵分解中,极大加快了目标函数的收敛速度,改善效果得到进一步提高,耗时少。

本文分别对提出的3种算法在真实遥感数据集上进行仿真实验,在解混性能评价指标均方根误差和光谱角度距离上与NMF和改进的NMF算法作比较,实验结果表明本文提出的3种算法解混可靠性和有效性高。

最后,对3种解混算法进行比较,得到基于双图正则的半监督NMF 混合像元解混算法耗时最少,解混效果最优。