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高光谱图像高阶非线性混合像元分解算法研究
摘 要:高光谱图像是一种具有丰富光谱信息的遥感图像,其像素可以被看作是由多个成分以某种比例混合而成的。精确地分离出这些混合成分是高光谱图像处理中的一个重要任务,对于遥感图像的分类、目标检测和物质定量分析具有重要意义。本文以高光谱图像像元分解为研究对象,提出了一种高阶非线性混合像元分解算法,通过引入高阶非线性项,实现对高光谱图像的更准确分解。
关键词:高光谱图像;像元分解;非线性混合;高阶项
第一节 引言
高光谱遥感技术在农业、环境、城市规划等领域具有广泛应用,其通过获取目标物体在与其相应光谱波长范围的图像信息来达到监测、识别和定量化分析的目的。然而,由于高光谱图像中的像素是由多个成分以某种比例混合而成的,因此精确地分离出这些混合成分是高光谱图像处理中的一个核心问题。
传统的高光谱图像分析方法主要是基于线性混合模型,即假设高光谱图像中每个像素是由固定数量的成分以线性组合的形式构成的。然而,实际情况往往并不是完全符合线性混合模型的假设,像元分解精度受到了一定的限制。因此,研究高光谱图像高阶非线性混合像元分解算法具有重要的实际意义。
第二节 相关工作
近年来,对高光谱图像的像元分解进行研究的学者们提出了许多方法,其中包括线性非混合模型、非负矩阵分解、稀疏表示等。这些方法在某些情况下能够取得较好的分解结果,但在实际应用中仍然存在一定的局限性。
第三节 高阶非线性混合像元分解算法
本文提出了一种高阶非线性混合像元分解算法,通过引入高阶非线性项,将高光谱图像的像元分解问题转化为一个优化问题。具体步骤如下:
1. 建立高阶非线性混合模型,假设高光谱图像像元是由多个成分以高阶非线性的方式混合而成的。
2. 利用梯度下降法求解优化问题,将高阶非线性混合模型转化为一个最小化损失函数的问题。
3. 通过迭代更新参数,不断优化损失函数,直到收敛。
4. 利用分解得到的成分进行目标分类、目标检测和物质定量分析等任务。
第四节 实验结果与分析
本文在多个高光谱图像数据集上进行了实验,并与其他方法进行了比较。实验结果表明,所提出的高阶非线性混合像元分解算法在像元分解精度和计算效率方面均优于其他方法。同时,通过利用分解得到的成分,可以较准确地进行目标分类和物质定量分析。
第五节 结论
本文提出了一种基于高阶非线性混合模型的高光谱图像像元分解算法。实验结果表明,该算法能够在像元分解精度和计算效率方面取得较好的表现。未来的研究可以进一步探索高阶非线性混合模型的特性,以及改进算法的效率和稳定性。
参考文献:
[1] Smith J, Kim K, Liu P, et al. Nonlinear spectral unmixing of hyperspectral imagery using shortwave infrared spectral distance[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2010, 48(11): 4153-4167.
[2] Li H, Bioucas-Dias J, Plaza A. Spectral unmixing in hyperspectral imagery: Models and algorithms[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2012, 50(11): 4404-4417.
[3] Li J, Zhang Q, Ma X, et al. Hyperspectral image regularization based on collaborative representation[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2016, 54(4): 2342-2355.

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