基于空间全局聚类分析的多光谱遥感影像端元自适应提取方法

一种空间自适应的多光谱遥感影像端元提取方法 本文提出了一种基于空间全局聚类分析的多光谱遥感影像端元自适应提取方法，以解决现行的凸锥体分析方法提取多光谱影像端元数目的有限性问题。该方法首先通过主成分分析对多光谱遥感影像进行降维处理，去除波段间的相关性；然后根据空间光谱间相似性，采用经典的空间聚类算法ISODATA对影像全局聚类，合并聚类后小斑块，实现影像自动分块；最后根据分块对象地物类型分布的复杂程度和散点图特征分析，自适应确定端元数目，再通过沙漏算法迅速地提取端元。 该方法的主要优点在于能够克服端元数目限制，提高了端元提取的精度，为多光谱遥感影像端元提取提供了新思路。实验结果表明，该方法能够有效地提取多光谱影像的端元，并且提高了端元提取的精度。 知识点： 1. 多光谱遥感影像端元提取：是指从多光谱遥感影像中提取端元的过程，端元是指纯像元或end-member，即相对混合像元的物理量。 2. 凸锥体分析方法：是一种常用的端元提取方法，但该方法存在端元数目限制的问题。 3. 空间全局聚类分析：是一种基于空间光谱间相似性的聚类算法，可以对影像进行全局聚类，实现影像自动分块。 4. 主成分分析：是一种降维处理方法，可以去除波段间的相关性，提高数据处理的效率。 5. ISODATA算法：是一种经典的空间聚类算法，可以对影像进行全局聚类，合并聚类后小斑块，实现影像自动分块。 6. 沙漏算法：是一种快速的端元提取算法，可以快速地提取端元。 7. 端元数目确定：是指根据分块对象地物类型分布的复杂程度和散点图特征分析，自适应确定端元数目的过程。 8. 多光谱遥感影像：是指同时采集多个波段的遥感影像，可以提供更多的光谱信息，提高遥感影像的解析度。 9. 端元提取的应用：端元提取技术有广泛的应用前景，如土地覆盖分类、土地利用分类、环境监测、灾害监测等。 10. 多光谱遥感影像的特点：多光谱遥感影像具有高光谱分辨率和高空间分辨率的特点，可以提供更多的光谱信息和空间信息，提高遥感影像的解析度和应用价值。