高光谱图像混合像元分解算法.pdf

可以解决对于一条光谱曲线的混合像元分解问题，从光谱库中直接获得端元波普进行线性混解

自己学习编写的混合像元分解中的端元提取部分的纯像元指数PPI算法的MATLAB代码。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。

纯像元指数（PPI）算法 以线性光谱混合模型的几何学描述为基础；利用“端元是遥感图像在特征空间中所形成的单形体的端点”这一特点、以及单形体的向量投影的性质进行端元提取。

矿物识别步骤 MNF变换 PPI计算 提取纯净像元 选取端元波谱 识别端元波谱 矿物分析 查看结果

稀疏正则化函数的选取直接影响到稀疏非负矩阵分解高光谱解混的效果。目前，主要采用 L0.或 L1 范数作为稀疏度量。L0 稀疏性好，但求解困难；L1 求解方便，但稀疏性差。提出一种近似稀疏模.型，并将其引入到多层非负矩阵分解(AL0-MLNMF)的高光谱解混中，将观测矩阵进行多层次稀疏分.解，提高非负矩阵分解高光谱解混的精度，提升算法的收敛性。仿真数据和真实数据实验表明：该算.法能够避免陷入局部极值，提高非负矩阵分解高光谱解混性能，算法精度上比其他几种算法都有较大.的提升效果，RMSE 降低 0.001~1.676 7，SAD 降低 0.002~0.2443。

该文档描述了一种基于支持向量数据描述的高光谱图像的混合相元分解技术，详述了计算步骤，给出了一定结果。

基于混合像元分解的生物丰度指数提取，陈颖，陈绍杰，随着遥感技术的发展，遥感技术广泛应用于生态环境监测等方面。准确提取生物丰度状况，可以为遥感技术监测生态环境提供其可靠数据

行业分类-设备装置-基于距离几何理论的高光谱遥感图像混合像元分解方法

1.光谱解混步骤 步骤一： 端元提取 步骤二： 丰度反演