VCA:Python中的顶点成分分析-源码

顶点分量分析（VCA） 顶点分量分析方法在Python中的翻译，用于从给定的高光谱图像中提取一组端成员（基本光谱）。 有关该方法的更多详细信息： Jose MP Nascimento和Jose MB Dias 提交给IEEE Trans的“顶点分量分析：一种用于分解高光谱数据的快速算法”。 Geosci。 遥感，卷。 ..， 不。 .. pp ..-。，2004年 用法 Ae，指数，Yp = vca（Y，R，详细= True，snr_input = 0） 输入变量 Y-尺寸为L（通道）x N（像素）的矩阵，每个像素是R个端成员签名的线性混合Y = M xs，其中s =伽玛x alfa gamma是照明扰动因子，而alfa是每个端成员的丰度分数。 注意：Y必须是一个numpy数组 R-场景中端成员的正整数 输出变量 AE-估计的混合矩阵（端成员签名） 指数-被选为最纯净的像素 Yp