高光譜遙感圖像混合像元分解算法研究.pdf

1、高光譜遙感圖像具有上百個(gè)波段，能夠提供十分豐富的地物信息，是近年來遙感圖像領(lǐng)域的重要研究方向。高光譜圖像空間分辨率較低的特點(diǎn)使得圖像中的像元光譜普遍由多種地物光譜混合而成，給目標(biāo)分類、地物識別等后續(xù)應(yīng)用造成了困難，因此對混合像元進(jìn)行精確解混對提取精細(xì)地物信息具有重要意義。本文基于混合像元分解常用的光譜模型，從提高豐度求解算法精度或效率的角度出發(fā)，提出了改進(jìn)的算法。本文的主要研究工作概括如下:
　　(1)介紹了目前混合像元分解的理論

2、體系。根據(jù)對光子傳輸過程的不同假設(shè)，光譜模型可以分為線性模型和非線性模型。對這兩種模型的理論假設(shè)做了具體的解釋，并探討了兩種模型的各自特點(diǎn)和適用情況。簡要概述了基于這兩種模型的混合像元分解算法。
　　(2)基于線性模型，根據(jù)單形體體積比求解豐度的原理和全約束限制條件，提出了一種能夠快速實(shí)現(xiàn)的全約束線性混合像元分解算法。通過引入行列式定理，避免了單形體體積比的行列式計(jì)算，簡化為矩陣的簡單數(shù)乘。全新迭代投影算法的引入，使豐度估計(jì)結(jié)果滿