專利名稱：高光譜圖像的全約束最小二乘線性光譜混合分析方法
技術領域：
本發明涉及一種高光譜圖像的光譜混合分析方法，特別是一種高光譜圖像單端元 模式(即每類僅有一個端元信息)下的全約束最小二乘的線性光譜混合分析方法，屬于遙 感信息處理技術領域。
背景技術：
高光譜圖像的空間分辨率一般較低，這種情況導致了混合像元的廣泛存在，即一 個像元可能是幾種類別的混合。對于這類像元，將其按照一般分類方法歸屬為任何一類都 是不準確的。分析各類別成分在混合像元內所占比例的技術稱為光譜混合比例分析，是高 光譜數據分析的最基本、最重要內容之一，從實質上講它是一種更為精確的分類技術。光譜 混合比例分析研究已有近二十年的歷史，相應的線性光譜混合分析(LSMA)得到廣泛的使 用和認可，它具有分析模型簡單和物理意義明確等優點。LSMA—般需要附加歸一化和非負 性約束(統稱全約束)條件以滿足實際的物理意義，并且是按照最小二乘意義來求解的。全 約束最小二乘線性光譜混合分析(FCLS-LSMA)的傳統迭代優化求解過程相當復雜，如何降 低這一復雜度成為值得研究的內容。耿修瑞等率先闡述了最小二乘意義下LSMA的幾何意義，并給出一種基于體積計 算的直觀幾何分析方法，一定程度上克服了這一問題。然而，體積計算主要體現為行列式的 計算，其復雜度依然較高。羅文斐等提出了一種將體積計算替換為距離計算的方法。雖然 該距離計算只包含矩陣乘法，但由于高光譜數據維度很高，此時所需的矩陣乘法的計算量 依然較大。另一方面，當混合像元落在各端元所形成的凸多面體內部時，耿修瑞和羅文斐等 提出的方法所得結果滿足全約束條件；而當混合像元落在該凸多面體外部時，以上方法無 法完全滿足全約束條件，而普通的全約束調整方式(即將小于0的分量置為0、大于100% 的分量置為100%，然后再將每個分量除以全部分量之和)并不符合最小二乘的意義。如何 建立完全符合最小二乘準則的低復雜度的FCLS-LSMA分析方法成為一個很有實際意義的 問題。
發明內容
本發明的目的在于提供一種速度快、分析效果優的高光譜圖像的全約束最小二乘 線性光譜混合分析方法。本發明的目的是這樣實現的包括混合比例的初次分析、端元篩選、混合比例的二次分析；輸入待分析混合像元 P ；輸入d個類別的d個端元之陣列為￡ K,e2,· ,ed]；按照如下步驟進行分析1)混合比例的初次分析第屮 1,2,·,句個混合比例& (ρ)為
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其中，截距bi SrEf^l D中第i列的最后一個元素，斜率Wi SVa中第i列的列
向量；其中，fe2,e2 Ce3,- ,edfl「ed],“ 1 ”為一個元素值全為1的d維列向量，α為
/rF, 1 D中第i列去掉最后一個元素的列向量；2)端元篩選依次檢查混合比例力(尸)，7' 1，2,· ,d,^ f.(p)小于0時，則去掉原始端元陣列中 的第j個端元；3)混合比例的二次利用幻中選出的端元，采用1)中的方法進行混合比例的二次求解，獲得最終混合 比例^(尸),_/+ 1,2,· ,d。其中V由d個端元以其他次序相互做差而獲得的d-Ι個線性無關的端元向量組 合，其列向量也可以任意換序或乘以任何非零因子。端元篩選可以為依次檢查混合比例力(尸)，7+ 1，2,· >，僅當€>)大于100%時， 保留原始端元陣列中的第j個端元。本發明提供了一種新的單端元模式下的FCLS-LSMA分析方法，具有速度快、分析 效果理論最優的優點。
圖Ia)-圖Ic)為不同方法混合比例分析運行時間的對比。其中圖la)為傳統迭 代方法，圖lb)為耿修瑞方法，圖lc)為本發明方法。圖2為本發明的線性光譜混合分析方法流程。圖3的表1為不同方法混合比例分析誤差的對比。
具體實施例方式下面結合附圖對本發明做出更詳細的描述。結合圖2。本發明為一種新的單端元模式下的FCLS-LSMA分析方法，具有速度快、 分析效果理論最優的優點，它至少包括混合比例的初次分析、端元篩選方法、混合比例的二 次分析方法中的一個。混合比例的初次分析是利用端元信息獲得未必滿足全約束條件的初 步混合比例結果；端元篩選是根據初次分析結果去除破壞全約束條件的端元；混合比例的 二次分析是利用篩選出的端元信息及初次分析的方法獲得滿足全約束條件的最終混合比 例結果。下面給出本發明的詳細過程輸入待分析混合像元ρ ；輸入d個類別的d個端元之陣列為￡ K,e2,·，~]。當前 的任務是分析(1個端元在混合像元？中所占的比例^；.&),_/+ 1,2,· ,^分別是多少。具體分 析步驟如下1)所述的混合比例的初次分析方法如下第屮 1,2,·,句個混合比例f」(ρ)為
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其中，截距bi S^Ef^l D中第i列的最后一個元素，斜率Wi SVa中第i列的列
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權利要求
1. 一種高光譜圖像的全約束最小二乘線性光譜混合分析方法，包括混合比例的初次分 析、端元篩選、混合比例的二次分析；輸入待分析混合像元P ；輸入d個類別的d個端元之陣 列為E = [ei; e2, ·，ed]；其特征是按照如下步驟進行分析1)的混合比例的初次分析第i(i= 1，2，·，d)個混合比例fi(p)為fi (P) = <wi7 p>+bi7其中，截距h為(ETV，1Γ1中第i列的最后一個元素，斜率Wi為Va中第i列的列向量； 其中，V= [ei-e2，e2-e3， ，ed_「ed]，“l”為一個元素值全為1的d維列向量，α為(E^l)—1 中第i列去掉最后一個元素的列向量；2)端元篩選依次檢查混合比例fj(P), j = 1,2, ., Cbgfj(P)小于0時，則去掉原始端元陣列中的 第j個端元；3)混合比例的二次利用幻中選出的端元，采用1)中的方法進行混合比例的二次求解，獲得最終混合比例 7/^),7 = 1,2,. ,d。
全文摘要
本發明提供了一種高光譜圖像的全約束最小二乘線性光譜混合分析方法。包括混合比例的初次分析、端元篩選、混合比例的二次分析；輸入待分析混合像元p；輸入d個類別的d個端元之陣列為依此按照如下步驟進行分析1)混合比例的初次分析；2)端元篩選；3)混合比例的二次。本發明提供了一種新的單端元模式下的FCLS-LSMA分析方法，具有速度快、分析效果理論最優的優點。
文檔編號G06T7/00GK102074008SQ20111000097
公開日2011年5月25日 申請日期2011年1月5日 優先權日2011年1月5日
發明者劉丹鳳, 王立國, 王群明 申請人:哈爾濱工程大學