空间与谱间相关性分析的NMF高光谱解混

• 作者: 袁博
• 来源期刊: 遥感学报
• 学科: 工学
• 关键词: 非负矩阵分解 像元解混 空间相关性 谱间相关性 马尔可夫随机场 复杂度映射
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 技术方法
• 页码范围: 265-276
• 页数: 12页
• 分类号: TP701
• 语种: 中文
• DOI: 10.11834/jrs.20186445

摘要

非负矩阵分解(NMF)技术是高光谱像元解混领域的研究热点.为了充分利用高光谱图像中丰富的空间与光谱相关性特征,改善基于NMF的高光谱解混算法性能,提出一种结合了空间与谱间相关性分析的NMF解混算法.算法针对NMF的通用性和局部极小问题,引入并结合高光谱图像两种典型的相关性特征,具体包括:基于马尔可夫随机场(MRF)模型,建立描述相邻像元空间相关特征的约束;通过复杂度映射技术,建立描述相邻波段谱间相关(光谱分段平滑)特征的约束;并将上述两种约束同时引入NMF解混目标函数中.实验结果表明,对于一般自然地物场景或人造地物场景,相对于分段平滑和稀疏约束的非负矩阵分解(PSNMFSC)、交互投影子梯度的非负矩阵分解(APSNMF)和最小体积约束的非负矩阵分解(MVCNMF)这3种代表性NMF解混参考算法,该算法可进一步提高高光谱解混精度;对于空间相关或谱间相关特征中某一种不显著的特殊场景,也具有更好的适应能力.通过将空间相关和谱间相关特征相结合,较全面地反映了高光谱数据与解混相关的重要特征,能够对绝大多数真实高光谱数据进行高精度解混,对高光谱解混及后续应用领域相关研究均具有参考价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	袁博	南阳理工学院计算机与信息工程学院	6	15	2.0	3.0