基于交互最小二乘优化的高光谱影像端元光谱分析

黄远程; 李平湘; 张良培

美国《工程索引》（EI）核心期刊
美国《剑桥科学文摘》（CSA）收录期刊
荷兰斯高帕斯数据库（Scopus）收录期刊
英国INSPEC数据库（SA）收录期刊

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

基于交互最小二乘优化的高光谱影像端元光谱分析

黄远程, 李平湘, 张良培

文章导航 > 武汉大学学报 ● 信息科学版 > 2010 > 35(10): 1217-1221

黄远程, 李平湘, 张良培. 基于交互最小二乘优化的高光谱影像端元光谱分析[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2010, 35(10): 1217-1221.

引用本文:

黄远程, 李平湘, 张良培. 基于交互最小二乘优化的高光谱影像端元光谱分析[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2010, 35(10): 1217-1221.

HUANG Yuancheng, LI Pingxiang, ZHANG Liangpei. Endmember Analysis for Hyperspectral Imagery Based on Alternative Least Square Optimization[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2010, 35(10): 1217-1221.

Citation:

HUANG Yuancheng, LI Pingxiang, ZHANG Liangpei. Endmember Analysis for Hyperspectral Imagery Based on Alternative Least Square Optimization[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2010, 35(10): 1217-1221.

基于交互最小二乘优化的高光谱影像端元光谱分析

¹武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉市珞喻路129号430079

基金项目: 国家973计划资助项目(2009CB723905)；国家863计划资助项目(2009AA12Z114)；国家自然科学基金资助项目(40930532,40901213,40771139)

详细信息

作者简介:
黄远程,博士,主要研究方向为高光谱图像信息处理、模式识别。

中图分类号: P237.3

Endmember Analysis for Hyperspectral Imagery Based on Alternative Least Square Optimization

¹State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying,Mapping and Remote Sensing,Wuhan University,129 Luoyu Road,Wuhan 430079,China

Funds: 国家973计划资助项目(2009CB723905)；国家863计划资助项目(2009AA12Z114)；国家自然科学基金资助项目(40930532,40901213,40771139)

摘要: 提出了基于交互最小二乘优化的高光谱影像端元光谱计算方法,利用ALS计算的灵活性将多种对组分丰度和被估计光谱的约束条件加入到ALS迭代计算中,以传统算法得到的端元光谱作为初始,并考虑数据的特殊性建立了适合于高光谱影像的端元分析方法。模拟数据分析和Cuprite矿区的光谱分析结果证明了本文算法能很好地处理不严格假设纯光谱存在情况下的端元提取问题。
- 混合像元 /
- 端元提取 /
- ALS /
- 高光谱影像
Abstract: Endmember extraction is very important in mixed spectral analysis,which aims to identify the pure source signal from the mixture.In the past decade,many algorithms have been proposed to perform this estimation.One commonly used assumption is that all the endmembers have pure pixel representation in the scene.When such pixels are absent,these algorithms can only return certain pixels that are close to the real endmembers.To overcome this problem,we present a pure spectral calculation method without the pure pixel assumption for hyperspectral image analysis.The method is based on the alternative least square optimization,for its flexibility in containing several constraints for abundance and spectral,which refers to nonnegative,equality,closure,normalization and simplex volume constraints.There are other three problems are exploited: First,the traditional endmember algorithms are used for initialization;Second,spatial redundancy reduction is included in the preprocess procedure.The experimental results based on synthetic toy example and Cuprite mine area hyperspectral scene demonstrate that the proposed method can handle the pure pixels absent problem very well.
- mixed pixel /
- endmember extraction /
- ALS /
- hyperspectral imagery

[1]	赵波, 苏红军, 蔡悦. 一种切空间协同表示的高光谱遥感影像分类方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2018, 43(4): 555-562, 604. doi: 10.13203/j.whugis20150579
[2]	张良培, 刘蓉, 杜博. 使用量子优化算法进行高光谱遥感影像处理综述 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2018, 43(12): 1811-1818. doi: 10.13203/j.whugis20180231
[3]	鲍蕊, 薛朝辉, 张像源, 苏红军, 杜培军. 综合聚类和上下文特征的高光谱影像分类 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2017, 42(7): 890-896. doi: 10.13203/j.whugis20150043
[4]	孙伟伟, 蒋曼, 李巍岳. 利用稀疏自表达实现高光谱影像波段选择 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2017, 42(4): 441-448. doi: 10.13203/j.whugis20150052
[5]	白璘, 刘盼芝, 惠萌. 利用小波核最小噪声分离进行高光谱影像SVM分类 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2016, 41(5): 624-628,644. doi: 10.13203/j.whugis20140209
[6]	王凯, 舒宁, 孔祥兵, 李亮. 一种多特征转换的高光谱影像自适应分类方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2015, 40(5): 612-616. doi: 10.13203/j.whugis20130384
[7]	王凯, 舒宁, 李亮, 龚龑. 利用ICA正交子空间投影加权的高光谱影像目标探测算法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(4): 440-444.
[8]	孙伟伟, 刘春, 施蓓琦, 李巍岳. 等距映射降维用于高光谱影像低维流形特征提取 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(6): 642-647.
[9]	张春森, 李辉. 顾及混合像元分解的遥感图像光谱模拟 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(9): 1052-1056.
[10]	高建, 张飞艳, 谢伟, 秦前清. 利用能量变分方法进行高光谱数据去噪处理 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2012, 37(3): 322-325.
[11]	苏红军, 盛业华. 高光谱影像的改进K-均值监督式聚类分析方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2012, 37(6): 640-643.
[12]	李二森, 徐波, 李娜, 周晓明. 最小体积约束的线性光谱解混算法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2011, 36(6): 683-686.
[13]	舒宁, 苏俊英. 高光谱影像纹理特征编码分形特征研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2009, 34(4): 379-382.
[14]	吴柯, 牛瑞卿, 李平湘, 张良培. 基于模糊ARTMAP神经网络模型的遥感影像亚像元定位 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2009, 34(3): 297-300.
[15]	吴波, 汪小钦, 张良培. 端元光谱自动提取的总体最小二乘迭代分解 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2008, 33(5): 457-460.
[16]	吴柯, 李平湘, 张良培, 沈焕锋. 基于正则MAP模型的遥感影像亚像元定位 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2007, 32(7): 593-596.
[17]	杜辉强, 舒宁. 高光谱影像能量边缘提取 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2006, 31(2): 132-135.
[18]	舒宁. 关于多光谱和高光谱影像的纹理问题 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2004, 29(4): 292-295.
[19]	刘楠, 舒宁. 基于光谱空间密度分析的边缘提取 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2004, 29(12): 1093-1096.
[20]	张世强, 卢健, 刘时银. 利用TM高光谱图像提取青藏高原喀喇昆仑山区现代冰川边界 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2001, 26(5): 435-440.

点击查看大图

计量

文章访问数: 462
HTML全文浏览量: 2
PDF下载量: 438
被引次数: 0

基于交互最小二乘优化的高光谱影像端元光谱分析

¹武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉市珞喻路129号430079

基金项目: 国家973计划资助项目(2009CB723905)；国家863计划资助项目(2009AA12Z114)；国家自然科学基金资助项目(40930532,40901213,40771139)

作者简介:
黄远程,博士,主要研究方向为高光谱图像信息处理、模式识别。

收稿日期: 2010-07-20
修回日期: 2010-07-21
刊出日期: 2010-10-05

中图分类号: P237.3

关键词:

混合像元 /

端元提取 /

ALS /

高光谱影像

摘要: 提出了基于交互最小二乘优化的高光谱影像端元光谱计算方法,利用ALS计算的灵活性将多种对组分丰度和被估计光谱的约束条件加入到ALS迭代计算中,以传统算法得到的端元光谱作为初始,并考虑数据的特殊性建立了适合于高光谱影像的端元分析方法。模拟数据分析和Cuprite矿区的光谱分析结果证明了本文算法能很好地处理不严格假设纯光谱存在情况下的端元提取问题。

English Abstract

Endmember Analysis for Hyperspectral Imagery Based on Alternative Least Square Optimization

¹State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying,Mapping and Remote Sensing,Wuhan University,129 Luoyu Road,Wuhan 430079,China

Funds: 国家973计划资助项目(2009CB723905)；国家863计划资助项目(2009AA12Z114)；国家自然科学基金资助项目(40930532,40901213,40771139)

Received Date: 2010-07-20
Rev Recd Date: 2010-07-21
Publish Date: 2010-10-05

Keywords:

Abstract: Endmember extraction is very important in mixed spectral analysis,which aims to identify the pure source signal from the mixture.In the past decade,many algorithms have been proposed to perform this estimation.One commonly used assumption is that all the endmembers have pure pixel representation in the scene.When such pixels are absent,these algorithms can only return certain pixels that are close to the real endmembers.To overcome this problem,we present a pure spectral calculation method without the pure pixel assumption for hyperspectral image analysis.The method is based on the alternative least square optimization,for its flexibility in containing several constraints for abundance and spectral,which refers to nonnegative,equality,closure,normalization and simplex volume constraints.There are other three problems are exploited: First,the traditional endmember algorithms are used for initialization;Second,spatial redundancy reduction is included in the preprocess procedure.The experimental results based on synthetic toy example and Cuprite mine area hyperspectral scene demonstrate that the proposed method can handle the pure pixels absent problem very well.

黄远程, 李平湘, 张良培. 基于交互最小二乘优化的高光谱影像端元光谱分析[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2010, 35(10): 1217-1221.

引用本文:

黄远程, 李平湘, 张良培. 基于交互最小二乘优化的高光谱影像端元光谱分析[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2010, 35(10): 1217-1221.

Citation:

全文HTML

下载: 全尺寸图片幻灯片

返回文章

用微信扫码二维码

分享至好友和朋友圈

我要投稿

投稿攻略

联系我们

二维码

留言板

基于交互最小二乘优化的高光谱影像端元光谱分析

作者简介: 黄远程,博士,主要研究方向为高光谱图像信息处理、模式识别。

Endmember Analysis for Hyperspectral Imagery Based on Alternative Least Square Optimization

计量

出版历程

基于交互最小二乘优化的高光谱影像端元光谱分析

1武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉市珞喻路129号430079

作者简介: 黄远程,博士,主要研究方向为高光谱图像信息处理、模式识别。

English Abstract

Endmember Analysis for Hyperspectral Imagery Based on Alternative Least Square Optimization

1State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying,Mapping and Remote Sensing,Wuhan University,129 Luoyu Road,Wuhan 430079,China

全文HTML

目录

作者简介:
黄远程,博士,主要研究方向为高光谱图像信息处理、模式识别。

¹武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉市珞喻路129号430079

作者简介:
黄远程,博士,主要研究方向为高光谱图像信息处理、模式识别。

¹State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying,Mapping and Remote Sensing,Wuhan University,129 Luoyu Road,Wuhan 430079,China