高光谱遥感图像的解混和波段选择方法研究.docx
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1、高光谱遥感图像的解混和波段选择方法研究高光谱遥感图像能够以纳米级的光谱分辨率提供海量数据信息,但是由于空间分辨率限制,图像中的一个像元可能包含有多种地物类型,形成混合像元,影响了对地表形态的精确测量和分析。因此,在实际应用时经常需要将混合像元进行分解,从中得到典型地物的光谱(端元)及这些地物所占比例(丰度),以便充分发 掘数据中的光谱信息,研究目标物质。如何快速有效地进行混合像元的分解,是近年来高光谱图像处理中的一个热点问题。本论文重点针对混合像元问题,分别从统计学和几何学的角度展开分析, 并在此基础上提出相应的解混方法。此外,针对数据的维数问题,我们还研究了复杂网络的方法,将其应用到高光谱波
2、段选择问题中,用于数据的降维处理。本论文的主要工作和创新点包括以下 几个方面:1.提出一种有约束独立分量分析的解混方法。该方法通过设计新的目标函数,选择符合高光谱图像物理意义的约束条件,在根本上克服了传统 ICA 的独立性假设,使算法能够适用于遥感数据的分析。此外还设计了一种自适应的模型来描述数据的概率分布,能够利用蕴含在观测图像中的统计信息实现自动建模,在提高解混结果精度的同时,使算法对各种不同的 遥感数据都表现出良好的适用性。所提出的算法克服了基于独立分量分析的方法进行光谱解混时所出现的问题,能够得出更优的解。而且,算法即使在端元数估计错误的情况下仍能得到正确结果,作为一种无需光谱先验信息
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