高光谱遥感影像端元提取算法

资 源 简 介

高光谱遥感影像端元提取算法

详 情 说 明

高光谱遥感影像中的端元提取是一种关键的图像处理技术，其核心目标是从混合像元中识别出纯净的地物光谱特征（即端元）。基于单形体体积最小化准则的算法是这类方法中的重要分支，其理论基础是线性混合模型假设。

这类算法的基本原理可以概括为：在高维光谱空间中，所有像元点理论上都应位于由端元构成的单形体内。算法通过不断调整候选端元的位置，使得由这些端元构成的单形体能够包含所有像元点，同时使单形体的体积达到最小。这个最小化过程在数学上对应着寻找最优的端元组合。

典型实现流程通常包含以下几个关键步骤：首先对数据进行降维处理，通常采用主成分分析等方法；然后通过特定策略（如纯像元指数）初始化端元；接着通过迭代优化不断调整端元位置；最终满足体积最小化条件时停止迭代。这种方法在植被覆盖监测、矿物勘探等领域有重要应用价值。

值得注意的是，这类方法对数据质量较为敏感，且计算复杂度相对较高。实际应用中常需要结合空间信息或其他约束条件来提高端元提取的准确性。