一种高光谱遥感影像端元自动提取方法  

An Automatic Endmember Extraction Algorithm from Hyperspectral Image

作　　者：王晓玲[1,2] 杜培军[1,2] 谭琨[1] 曹文[1] 

机构地区：[1]中国矿业大学国土资源与灾害监测国家测绘局重点实验室,徐州221116 [2]中国矿业大学江苏省资源环境信息工程重点实验室,徐州221116

出　　处：《遥感信息》2010年第4期8-12,共5页Remote Sensing Information

基　　金：国家863高技术研究发展计划项目(2007AA12Z162);教育部高校博士学科点专项基金项目(20070290516);国家自然科学基金项目(40401038;40871195)

摘　　要：针对人工样本选择和端元提取存在的不确定性和工作量大等缺点,提出一种集成非监督分类、纯净像元指数计算、线性光谱混合模型和凸面单形体理论的自动端元提取算法,能够有效地提取端元用于高光谱遥感影像分类和混合像元分解。利用北京昌平地区的OMIS高光谱遥感数据进行了验证,结果表明算法可行有效,自动化程度较高,作为训练样本进行分类能够获得较高精度,优于常规方法。An automatic endmember extraction algorithm is proposed based on unsupervised classification,pixel purity index,liner spectral mixing model and simplex of convex geometry concepts.This proposed algorithm can avoid the effects of uncertainty,heavy workload and other shortcomings of existing artificial sampling procedures.The approach is experimented by an example of OMIS hyperspectral image,and the experimental result indicates that the algorithm is effective and has high degree of automation.

关 键 词：线性混合模型 凸面单形体 端元 

分 类 号：TP79[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]