結合空間信息選取最優端元組合的混合像元分解
摘要：傳統的混合像元分解算法認為每個像元都包含圖像中所能提取的全部端元組分,但這并不符合實際情況。實際上圖像中大多數混合像元僅由少部分端元混合而成。由于端元提取精度及噪聲的影響,采用全部端元對混合像元進行分解,會使得混合像元中實際并不存在的端元的豐度估計值不為零,分解結果存在較大誤差。由于混合像元大多存在于不同地物的交界處,基于此,本文提出了一種結合圖像的空間信息選取混合像元最優端元子集的方法。利用一個空間結構元素,從混合像元的附近鄰域開始搜索,將搜索到的純凈像元光譜與所提取的圖像端元光譜進行對比,并確定混合像元的端元子集進行分解。根據RMSE大小和變化情況,逐步擴大結構元素的大小,不斷調整搜索范圍,直至得到最優端元組合。模擬數據和真實數據的試驗結果表明,該方法相比傳統的全端元光譜分解方法,在總體上獲得了更好的分解效果。
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