高光谱图像亚像素端元提取：凸面几何与非负矩阵分解结合方法

"高光谱图像中亚像素材料的端元提取方法" 高光谱成像技术是一种能够获取地物丰富光谱信息的遥感技术，它以极细的光谱分辨率记录地表物体的反射或发射特性。在高光谱图像中，地物通常不是以单一纯像素的形式存在，而是由多个不同地物端元（即基本物质的光谱）的混合体组成，这些端元可能以亚像素级别混合在一起，导致单一像素内的光谱复杂性增加。端元提取是高光谱数据分析的关键步骤，它旨在识别出这些基本物质的光谱特征。 本文提到的研究提出了一种结合凸面几何理论和部分非负矩阵分解（PNMF）的亚像素级地物端元提取方法。首先，通过去噪的正交基子空间投影方法，研究人员处理高光谱图像以去除噪声并减少混叠效应，这有助于从原始图像中提取出纯像元端元。纯像元端元是地物端元的无噪声版本，它们代表了图像中潜在的基本物质光谱。 然后，利用这些纯像元端元的光谱，对图像中的每个像素进行光谱丰度和重构误差的计算。光谱丰度表示像素内各端元的相对比例，而重构误差则是实际像素光谱与端元光谱组合后的差异。当某个像素的重构误差超过预设阈值时，表明该像素包含未被纯像元端元充分解释的成分。 接下来，针对这部分像素集合，研究者应用部分非负矩阵分解。PNMF是一种数学工具，它可以将数据矩阵分解为两个非负矩阵的乘积，适用于寻找隐藏在数据中的积极元素，如高光谱图像中的亚像素端元。通过PNMF，研究人员能够从混合像素中进一步分离出新的亚像素级地物端元。 实验结果显示，这种端元提取方法相比传统的单纯基于光谱角度最小化（SAM）、最小距离（Min-Distance）、最大似然（ML）等方法具有优势，能够更有效地提取出亚像素级别的地物端元光谱，提高高光谱图像分析的准确性和精细度。 这项研究为高光谱图像处理提供了一种创新的方法，对于地球观测、环境监测、资源调查等领域有着重要的应用价值。它不仅能够提升地物识别的精确度，还能帮助科学家更好地理解复杂环境下的地物混合状态，从而促进相关领域的研究和发展。