高光谱遥感图像混合像元分解算法研究综述报告.docx

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摘要：高光谱遥感图像以其高光谱分辨率、丰富的物理信息和光谱特征被广泛应用于地球科学领域，其像元的混合问题一直是制约高光谱遥感影像数据分析和应用的重要因素。本文综述了高光谱遥感图像混合像元分解算法的研究进展，包括传统的线性混合像元分解（LMM）和非线性混合像元分解（N-FINDR）算法，以及近年来的基于稀疏表示的非负矩阵分解算法、基于图像统计特征的混合像元分解算法、基于分类器的混合像元分解算法等。并分析了各种算法的优缺点、适用范围和发展趋势。
关键词：高光谱遥感图像、混合像元分解、线性混合像元分解、非线性混合像元分解、稀疏表示、非负矩阵分解、图像统计特征、分类器
一、绪论
高光谱遥感图像是一种光谱分辨率较高的遥感图像，能够提供物理信息和光谱特征，不仅能够用于土地利用、环境监测、海洋测量等领域，还可以用于植被生长状态、植被类型分类、水质状况和气象预测等方面。然而，高光谱遥感图像像元的混合问题一直是影响高光谱遥感影像数据分析和应用的重要因素。
由于地面物体的反射和散射过程中包含多个不同波长光线的相互作用，用单一波段的光谱信息无法恢复地表物质信息，因此需要进行像元混合模型分析，解决像元混合问题。像元混合模型是基于像元是由多个地物类型混合而成的假设，对于高光谱遥感图像像元解混合问题的研究是通过分解混合像元模型，将混合像元分解成若干组成成分的线性组合，从而获取地物的空间分布和数量信息。
本文将综述高光谱遥感图像混合像元分解算法的研究进展，包括传统的线性混合像元分解（LMM）和非线性混合像元分解（N-FINDR）算法，以及近年来的基于稀疏表示的非负矩阵分解算法、基于图像统计特征的混合像元分解算法、基于分类器的混合像元分解算法等。并分析了各种算法的优缺点、适用范围和发展趋势。
二、传统的混合像元分解算法
线性混合像元分解算法
线性混合像元分解算法（LMM）是最早提出的混合像元分解算法之一，是解决高光谱遥感图像像元混合问题的基本算法。LMM 的基本思想是将每个像元表示为若干个 pure pixels （谱纯像元，即只有一个地物类型）的线性组合或加权平均，因此需要比较先验信息或样本库，来确定 pure pixels 的数量和各纯像元的反射率值。然后采用线性代数方法求解 pure pixels 组成线性方程组的解，将其作为混合像元成分的系数，通过限制系数的非负性或置信度来计算每个像元的组成成分或地物类型。
LMM 算法虽然简单易实现，但其实际应用有一些局限性，如需要完整的先验信息和样本库，也容易受到光谱波段数目的限制、像元混合比例的严格约束和噪声的干扰等。为了改善线性混合像元分解算法的限制，提高像元分解的逼近精度和稳健性，发展了许多改进算法和非线性混合像元分解算法。
非线性混合像元分解算法
非线性混合像元分解算法（N-FINDR）是一种基于数据挖掘和信号处理技术的非线性盲源分离算法。其基本思想是利用高光谱遥感图像各像元之间的相似性和区别性，通过最大投影法寻找纯像元的代表点（即最大投影点），从而将混合像元拆分成若干组成成分。
N-FINDR 算法的优点是可以不依赖先验信息和样本库，而且可以自适应地确定被分解成分的个数，更适用于像元混合比例复杂、图像存在噪声或投影效果不好的情况。然而，该算法也存在一些不足之处，如对于数据质量、分解成分的鲁棒性和分解精度等要求较高，因此在实际应用中需要选择合适的参数和评估指标。
三、新型混合像元分解算法
基于稀疏表示的非负矩阵分解算法
基于稀疏表示的非负矩阵分解算法（SNMF）是一种近年来新兴的混合像元分解方法。SNMF 算法的基本思想是将混合像元分解成若干组成成分的非负线性组合，并通过稀疏表示约束来限制混合像元中各成分的稀疏性。SNMF 算法不依赖于先验信息和样本库，可以自适应地估计混合像元中组成成分的个数，而且可以克服线性混合像元分解算法的固有缺陷，具有更高的分解精度和鲁棒性。
基于图像统计特征的混合像元分解算法
基于图像统计特征的混合像元分解算法是一种基于图像特征方法的混合像元分解方法，可将高光谱遥感图像的混合像元分解成若干个常见的地物类型。该算法将高光谱图像的空间域、光谱域和特征域进行综合分析，提取图像的空间纹理和光谱信息等特征，然后将混合像元分解成若干个常见的地物类型，用于地物识别、植被分类等方面。
基于分类器的混合像元分解算法
基于分类器的混合像元分解算法是一种利用机器学习技术自适应分解混合像元的方法。该算法首先对高光谱图像进行像元分类，然后根据每个类别的特征和分布，对每个类别设计不同的纯像元，最后利用分类信息对混合像元进行分解。该算法充分利用了高光谱图像中的类别信息，可以很好地解决像元混合比例复杂、图像存在噪声和像元光谱重叠的问题。
四、结论与展望
高光谱遥感图像混合像元分解问题长期以来是研究的热点问题之一，目前已经出现了许多混合像元分解算法，并且不断有新方法的提出和应用。其中线性混合像元分解算法和非线性混合像元分解算法是研究比较早、应用比较广泛的混合像元分解方法，但都存在一些不足之处。基于稀疏表示的非负矩阵分解算法、基于图像统计特征的混合像元分解算法和基于分类器的混合像元分解算法是近期发展的新型方法，可以更好地解决像元混合比例复杂、图像存在噪声和光谱重叠的问题。这些算法在实际应用中还需要进一步改进和完善，提高分解精度和鲁棒性，同时也需要根据不同的应用场景选择合适的算法。在未来，高光谱遥感图像混合像元分解算法的发展将更加注重算法可解释性、自适应性和多源数据融合等方向的研究。