随机混合像元分解

资 源 简 介

随机混合像元分解

详 情 说 明

随机混合像元分解是一种创新的遥感影像处理方法，它突破了传统分解流程的限制，实现了端元自动选择和分解的同步优化。该方法主要针对遥感影像中普遍存在的混合像元问题，即单个像素可能包含多种地物类型的混合信号。

该技术的核心创新在于将端元提取和像元分解这两个传统上分离的步骤融合为一个统一的迭代过程。程序首先采用非限制分解的结果作为初始条件，通过多次迭代逐步优化端元选择。相比传统方法需要预先确定端元光谱的做法，这种自适应的端元提取机制能更好地适应不同影像的特性。

在实现思路上，算法通过构建目标函数来衡量分解结果的准确性，并在每次迭代中调整端元组合和丰度系数，使目标函数值不断减小。这种迭代优化过程确保了分解结果能够准确反映影像中真实的地物分布情况。

该方法特别适用于缺乏先验知识的遥感应用场景，如快速变化区域的监测或历史影像分析，因为它不需要提前采集端元光谱数据。同时，随机的初始化策略有助于避免算法陷入局部最优解，提高了分解结果的可靠性。