基于NMF的遥感图像混合像元分解新方法

单形体几何学方法是混合像元分解中一类重要的方法,这类方法均需要一个较强的前提假设,即每一端元在图像中均至少存在一个纯像元。当此前提不满足时,该类方法的精度会大受影响。本文提出一种新的基于非负矩阵因式分解(NMF)算法的混合像元分解方法,以解决上述问题。加入适当的约束条件,可用于多通道混合像元分解问题。模拟数据实验与实际数据实验结果表明,该方法在端元光谱特性提取和丰度解混两方面的精度均优于单形体几何学方法。

基于数据空间正交基的遥感图像混合像元分解新方法

文中提出一种新的基于数据空间正交基的多通道遥感图像混合像元分解算法.该算法通过在数据集中确定一个具有最大体积的单形体来搜索端元.与经典的单形体遥感图像端元提取算法如N-FINDR不同的是,本算法将原基于行列式的单形体体积计算,等价于一组正交基的模值乘积计算,从而大大提高了算法的计算效率;同时,由于顺序搜索概念的引入,确保了本算法总能获得相同的端元提取结果,而不同于N-FINDR的结果易受随机选取的初始值影响.此外,利用这组正交基,文中所提出的算法还可以同时完成端元个数的确定与丰度的估计两项工作.模拟与实际数据实验结果表明,文中提出的算法是一种快速准确的遥感图像混合像元分解算法.