像元純凈指數(shù)（pixel purity index, PPI）算法是最為常用的端元提取算法之一,但算法中投影向量的隨機(jī)性導(dǎo)致多次運(yùn)行的端元提取結(jié)果不一致。為此,提出一種基于數(shù)據(jù)約減和中心化的像元純凈指數(shù)端元提取方法（pixel purity index endmember extraction algorithm based on data reduction and centralization, DRC-PPI）。首先利用自動目標(biāo)生成算法生成候選端元,并進(jìn)行無約束最小二乘解混,將解混豐度為負(fù)的像元從原始數(shù)據(jù)中移除得到約減數(shù)據(jù)。其次,對約減數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)中心化進(jìn)而獲得投影向量,將約減數(shù)據(jù)投影到這些向量上,然后根據(jù)樣本點(diǎn)的像元純凈指數(shù)選擇端元光譜。仿真數(shù)據(jù)和真實(shí)高光譜數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,DRC-PPI算法克服了PPI端元提取結(jié)果不一致性,大大減少了投影計(jì)算量,其端元提取精度總體上高于PPI算法。 

【文章來源】：科學(xué)技術(shù)與工程. 2020,20(23)北大核心

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

PPI算法投影示意圖

文獻(xiàn)[15]指出,若像元x落在由端元構(gòu)成的單體內(nèi)部,則其無約束解混豐度滿足非負(fù)性。反之,則不滿足非負(fù)性約束。借鑒該思想,從豐度非負(fù)性的幾何意義出發(fā),提出一種基于單體分析的高光譜數(shù)據(jù)約減方法。首先利用ATGP算法從圖像中提取p個(gè)目標(biāo)像元構(gòu)成候選單體,然后利用這p個(gè)目標(biāo)像元進(jìn)行無約束最小二乘光譜解混,依據(jù)解混豐度值尋找位于單體內(nèi)部的像元并將其剔除,即將滿足豐度非負(fù)性約束的像元剔除,僅保留候選單體外部的像元用于端元提取。以二維空間為例,如圖2所示,所有像元光譜在特征空間中呈一個(gè)凸面單體的結(jié)構(gòu),實(shí)心圓即為單體的頂點(diǎn)。利用ATGP算法確定一個(gè)候選單體,如圖2中紅色虛線區(qū)域所示,利用該候選單體的端元進(jìn)行無約束豐度解混,落在該單體內(nèi)的像元其豐度滿足非負(fù)性約束,不可能成為最終端元,無需參與端元提取,保留紅色虛線區(qū)域之外的像元用于端元提取。ATGP算法[4-5]概述如下。

在合成數(shù)據(jù)集上驗(yàn)證算法有效性,采用美國地質(zhì)調(diào)查局(United States Geological Survey, USGS)光譜庫中的礦物光譜作為合成圖像的端元,光譜范圍為0.38～2.5 μm,選擇波段個(gè)數(shù)為224。實(shí)驗(yàn)中所選取的5種礦物光譜的名稱分別為Alunite GDS84 Na03、Buddingtonite NHB2301、Calcite WS272、Kaolinite CM9、Muscovite GDS108,分別簡記為A、B、C、K、M。圖3所示為實(shí)驗(yàn)中所選5種礦物端元的光譜曲線。參考文獻(xiàn)[16]中的方式,利用上述5種礦物光譜合成一幅空間大小為75×75的高光譜圖像,端元分布如圖4所示。整幅圖像平均分割為5行5列,共25個(gè)15×15的圖像塊,以A、B、C、K、M的光譜曲線均值作為背景光譜填充整幅高光譜圖像。從上至下5行分別是A、B、C、K、M區(qū)域,從左至右5列面板分別是5×5純像元、3×3純像元、3×3當(dāng)前行像元與其他4種像元50%混合、1×1當(dāng)前行像元與背景的各50%混合、1×1當(dāng)前行像元25%與背景75%的混合。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]純凈像元指數(shù)改進(jìn)的N-FINDR高光譜端元提取算法[J]. 楊鵬飛,廖秀英,徐啟恒,程輝.  測繪通報(bào). 2018(02)
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博士論文
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本文編號：3360127