用于稀疏回归的高光谱解混

资 源 简 介

用于稀疏回归的高光谱解混

详 情 说 明

高光谱图像处理中的解混技术是一项关键任务，旨在从混合像素中提取出纯净的端元及其对应的丰度。这一过程通常分为预处理和解混两个主要阶段。

在预处理阶段，高光谱图像需要经过一系列操作来提高数据质量。首先进行去噪处理，以消除传感器噪声和环境干扰。随后是去除水汽吸收波段等无效数据，确保后续分析的准确性。最后可能还需要进行辐射校正和大气校正等步骤，使数据更加可靠。

解混阶段采用基于拉格朗日的稀疏回归算法，这是一种有效处理高维数据的数学方法。该算法通过引入稀疏性约束，能够在众多可能的端元组合中找到最简洁且准确的解。拉格朗日乘子在这里起到平衡数据拟合和稀疏约束的作用，使得算法能够自适应地调整参数。

最终得到的丰度矩阵反映了每个像素中各个端元的比例分布，这是高光谱分析的重要成果。这种解混技术在矿产勘探、环境监测和农业评估等领域都有广泛应用，为遥感数据分析提供了强有力的工具。