线性最小二乘支持向量机优化的N-FINDR光谱端元选择算法

"基于线性最小二乘支持向量机的光谱端元选择算法" 本文主要探讨了在高光谱数据解混分析中，如何通过改进N-FINDR算法提高光谱端元选择的效率和准确性。传统的N-FINDR算法尽管具有自动化和高效的特点，但在实际应用中，由于需要数据降维预处理以及涉及大量的体积计算，其运算速度相对较慢，限制了其在高光谱图像处理中的广泛应用。针对这一问题，作者王立国、邓禄群和张晶提出了基于线性最小二乘支持向量机（Linear Least Squares Support Vector Machine, LLS-SVM）的N-FINDR改进算法。 LLS-SVM在该算法中起到了关键作用，它无需进行数据降维预处理，简化了计算流程，同时使用低复杂度的距离尺度替代体积尺度，显著加快了计算速度。此外，为了增强算法的鲁棒性，作者还引入了对异常值点的有效控制措施，确保算法在面对噪声或异常数据时仍能保持稳定性能。同时，通过像素预排序方法，进一步降低了算法的迭代次数，提升了选择速度。 实验结果证实，基于LLS-SVM的改进N-FINDR算法不仅在保持良好选择效果的同时降低了算法复杂度，而且结合鲁棒性控制和像素预排序，使得选择效果和速度都有显著提升。这一改进对于高光谱图像处理领域的光谱解混分析具有重要意义，特别是在处理大规模高光谱数据时，能够提供更快速、更准确的端元选择解决方案。 关键词涉及的领域包括高光谱图像处理、光谱端元选择、线性最小二乘支持向量机以及N-FINDR算法。高光谱图像由于其丰富的光谱信息和较低的空间分辨率，常常面临混合像素的问题，而光谱端元选择作为光谱解混的前提，对于准确识别地物类别至关重要。这篇文章的研究成果为高光谱图像的分析提供了新的思路和技术支持。