基于HySime算法的端元个数估计

基于最小误差的高光谱信号识别(hyperspectral signal identification by minimum error,HySime)是一种估计高光谱端元个数的算法,该算法首先使用多元回归估计信号和噪声相关矩阵,然后使用信号相关矩阵的特征向量子集来表示信号子空间。为了科学评估HySime算法,分别对不同信噪比的高斯白噪声、高斯有色噪声模拟高光谱数据以及马蹄湾村真实高光谱数据的端元个数进行估计。实验表明HySime算法自适应性强,稳定性好,在解算过程中不需要输入任何参数,就能准确估计高光谱数据的端元个数。

用于高光谱图像端元提取的分层查找法

通过分析线性混合模型及几何端元在空间投影中所具有的特性,提出了用于高光谱图像端元提取的分层查找法。该方法基于几何形态学与几何端元的概念,将确定单形体端点的过程分层处理,以实现对高光谱图像中端元的快速、准确估计。该方法不需要预先确定端元个数,而是在提取端元过程中自动调整端元个数。基于模拟数据与真实数据的实验的结果表明,在端元个数未知的情况下,分层查找法能够对高光谱图像中所包含的端元及端元个数给出较准确的快速估计,较好地解决了实际高光谱图像端元提取过程中端元个数难以确定的问题。