高光谱解混的目的在于提取图像中的端元特征和丰度特征。由于高光谱图像空间分辨率低而存在大量混合像元,因此如何从混合像元中提取光谱特征和空间分布信息是高光谱解混面临的难题。基于非负矩阵分解的高光谱解混是一个不适定拟合问题,而且在处理过程中将立方体数据转化为矩阵会导致三维结构信息的丢失。利用最小体积单纯形空间稀疏性,提出一种基于最小体积稀疏正则的高光谱解混方法,能够挖掘出图像中光谱特性和丰度特征的内在关系,减少结构信息的丢失。将凸几何中的最小体积约束与非负矩阵分解相结合,并采用近似交替优化与交替方向乘子法设计出高效的求解算法。最后分别采用合成数据和真实数据进行仿真实验,结果表明该种算法能够有效地提取出高光谱图像的端元特征和丰度特征。

自己学习时编写的混合像元分解中的端元提取部分的单形体增长SGA算法的MATLAB代码，浅显易懂，里面有三版SGA的代码，代表着自己学习时的三种思路，思路之间区别不大，只是一些细微改动，还包含了自己编写的主成分分析PCA降维的函数。可以运行得到结果，但没有结果用于验证，亦未编写精度评定，不保证结果的正确性。

混合像元提取算法，采用的为线性分解模型，输入文件为ndvi图像及监督和非监督分类图像

自己学习时编写的混合像元分解中的端元提取部分的顶点成分分析VCA的MATLAB代码，浅显易懂。可以运行得到结果，但没有结果用于验证，亦未编写精度评定，不保证结果的正确性。

VIPER Tools 工具是由 Roberts，Halligan 和 Dennison 团队在 2008 年开发的一款向用户免费开放使用的 ENVI 插件，对多波段光学遥感数据（包括多光谱、高光谱）提供一整套影像分析工具，原网址：http://www.vipertools.org/现在已经打不开了，仅此一份，如假包换！PS：如果无法按照，可以使用IDL+ENVI Classic，然后在IDL中打开所有的*.pro文件，运行即可见Spectral-Viper Tools

ENVI线性光谱解混约束工具。具体详情请看http://blog.sina.com.cn/s/blog_764b1e9d0101dnjz.html，原文中链接已经失效，现附上附件下载给大家提供方便。

讲述高光谱混合像元的问题，及提取的方法和流程，着重讲解图像端元丰度的反演方法，并进行实例分析