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混合像元分解-高光谱图象下载
用PPI纯像元法-混合像元进行高光谱图象的分解,制作平均光谱特性曲线
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定量/高光谱遥感之——混合像元分解 混合像元不完全属于某一种地物，为了能让分类更加精确，同时使遥感定量化更加深入，需要将混合像元分解成一种地物占像元的百分含量（丰度），即混合像元分解，也叫亚像元分解。混合像元分解是遥感技术向定量化深入...
基于高光谱图像混合像元分解技术的去雾方法 针对薄雾天气造成的能见度低的问题，提出了一种利用高光谱图像混合像元分解技术去除雾的方法。建立了薄雾天气下的传感器成像物理模型，对含有雾端元的线性光谱混合数学模型进行解混。然后通过丰度反演方法得到雾端元...
论文研究-改进的光谱空间信息约束非负矩阵分解的混合像元分解算法 .pdf 改进的光谱空间信息约束非负矩阵分解的混合像元分解算法，李华丽，李登刚，本文针对高光谱图像混合像元分解过程中，空间信息利用不足的问题，以及纯净像元不存在时分解精度有所下降的问题，提出了一种改进
改进的空间信息约束非负矩阵分解的高光谱图像解混算法 传统的高光谱混合像元分解方法仅考虑高光谱图像的几何特性或者丰度的稀疏性,而忽略高光谱数据的光谱空间特性。当原图像中不存在纯净像元时,分解精度将严重下降。为了解决这些问题,提出一种改进的空间信息约束非负...
顾及混合像元分解的遥感图像光谱模拟 (2013年) 基于尺度下降理论，利用高时间分辨率的MODIS遥感影像数据，结合同时间段高空间分辨率的 ETM-FK撼影像及其分类数据，应用混合像元分解技术，获得了不同时间段的MODIS子像元类别反射率数据。通过类别反射率与像元反射...
分组寻优的多端元高光谱图像解混方法 为了对高光谱图像中出现的混合像元进行分解，在分层解混方法的基础上从一个新的角度出发，提出了一种新的高光谱图像解混方法。该方法根据整体和部分之间的关系，首先利用各种地物的端元组对混合像元分别进行解混，...
最小光谱相关约束NMF的高光谱遥感图像混合像元分解 (2014年) 该方法根据高光谱遥感图像中端元之间具有不相关性这一特点，提出了一种光谱相关度函数。该函数度量光谱之间的相关程度，函数值越小，光谱间的相关度越小。通过联合最小化光谱相关度函数和非负矩阵分解误差函数，使...
高光谱图像去噪的空间光谱总变化正则化低秩张量分解 已经提出了几种基于波段的总变化（TV）正规化低秩（LR）的模型，以消除高光谱图像（HSI）中的混合噪声。 这些方法基于LR矩阵分解将高维HSI数据转换为2D数据。 该策略引入了有用的多路结构信息的丢失。 而且，这些...
基于约束非负矩阵分解的高光谱图像解混 非负矩阵分解(NMF)常用于寻找非负数据的线性表示,可以有效解决混合像元问题。基于丰度的稀疏性和图像局部不变性提出一种高光谱解混算法。对丰度采取稀疏性约束和基于拉普拉斯矩阵的图正则项约束,构造了一个新的目标...
一种有效的无监督高光谱图像解混方法 传统的非负矩阵分解方法应用在高光谱像元分解时，混合像元分解用到的初始值是随机产生的，会影响像元的解混效果。为了解决该问题，本文通过改进获得初始值的方法，提出了一种基于改进非负矩阵分解的高光谱图像解混...
天基高光谱图像仿真算法 然后利用解混光谱库进行混合像元分解，计算场景的丰度矩阵和地物光谱信息，将地物光谱信息在原始光谱库中匹配得到地物类型及全波段反射率。最后利用丰度矩阵、地物全波段反射率计算感兴趣波段的地物反射率图像，通过...
基于子空间投影的几何分解用于高光谱图像中的材料量化 线性光谱分解是在高光谱遥感中用于量化图像像素中存在的物质的一种广泛使用的技术。 为了产生准确的丰度估计值，必须对材料的丰度施加非负约束和总和一约束。 在这两个约束下，线性频谱分解通常被公式化为凸优化问题...
基于空间均匀性分析的高光谱图像稀疏分解 然后根据同质指数对稀疏回归解混模型中的空间正则项赋予不同权重，转化能更好地反映高光谱影像端元丰度分布的空间复杂性，而长者对高光谱混合像元的有效分解。模拟数据和真实数据的试验分析表明：本文提出的算法能更...
基于降维Gabor特征和决策融合的高光谱图像分类 针对传统高光谱图像分类算法忽略空间特征这个问题，提出一种基于Gabor特征和决策融合的高光谱图像分类算法。首先，通过系数相关矩阵智能地对相邻和高相关光谱带进行分组；接着，在PCA投影子空间中提取每组中的Gabor...
使用可变端元进行高光谱图像的几何丰度估算 首先，提出了一种改进的选择每个像素候选端成员集的方法，该方法适用于处理具有大量端成员的高光谱图像。为了从高光谱场景中存在的整个端成员中确定最佳的每个像素端成员集，然后执行迭代的部分约束几何解混合，其中...
高光谱以影像端元提取算法分析 混合像元分解方面取得了重要进展和显 著成果． 本文首先回顾了高光谱图像混 合像元分解的研究背景和群智能算法的 特点，然后梳理了光谱混合模型及对应 的最优化模型， 进而介绍了基于群智能 算法的端元提取和丰度...
基于最小体积稀疏正则的高光谱解混方法的研究 由于高光谱图像空间分辨率低而存在大量混合像元,因此如何从混合像元中提取光谱特征和空间分布信息是高光谱解混面临的难题。基于非负矩阵分解的高光谱解混是一个不适定拟合问题,而且在处理过程中将立方体数据转化为...
ENVI 混合像元分解 在影像已经完成预处理的前提下（如几何校正、大气校正、去噪等），混合像元分解的一般的过程：首先获取端元波谱（从图像上、波谱库中或者其他来源），然后选择一种分解模型在每个像素中获取每个端元波谱的相对丰度图...
