基于端元子集优选的高光谱解混算法研究

• 作者: 刘万军 姜庆玲 孟煜 曲海成 杨秀红
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 光谱解混 端元初选 二次提取 除去端元 解混算法
• 年，卷（期）: 2016,（7）
• 所属期刊栏目: 算法
• 页码范围: 252-256
• 页数: 5页
• 分类号: TP75
• 字数: 4074字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2016.07.058

摘要

针对采用最大体积单体MVS(Maximization Volume Simplex)端元提取算法进行端元初选时存在相似端元光谱问题,提出一种光谱信息散度SID(Spectral Information Divergence)和光谱梯度角SGA(Spectral Gradient Angle)相结合以区分两个相似端元光谱的方法.该方法对经过端元初选之后的端元子集进行端元的二次选择,采用以SID_SG作为最相似端元选择的判据,除去相似端元,降低相似端元对解混精度的影响,利用全约束最小二乘法进行丰度估计.实验结果表明,提出的优化方法与传统方法相比,提高了端元的选择精度,重构影像与原始影像之间的均方根误差RMSE(Root Mean Square Error)也有所降低,分布更加均匀.该方法对高光谱遥感影像进行深度解译具有十分重要的意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘万军	辽宁工程技术大学软件学院	181	1681	19.0	33.0
2	姜庆玲		13	47	4.0	5.0
3	杨秀红	辽宁工程技术大学软件学院	3	28	1.0	3.0
4	曲海成	辽宁工程技术大学软件学院	52	387	11.0	18.0
8	孟煜	辽宁工程技术大学软件学院	8	61	4.0	7.0