[发明专利]一种高光谱图像端元自动提取方法

说明书

本发明涉及一种高光谱图像端元自动提取方法，利用高光谱数据具有近似于低维流形数据的特性，采用正交投影的原理，通过将提取的端元扩充至正交投影算子中，分析投影后各个像元向量的p范数值，进行端元数目自动估计，从而提取端元。本发明自动提取端元，在一定程度上提高混合像元分解的自动化程度，减少人工介入，该方法有较强的鲁棒性，在信噪比不高的情况下仍能正确地估计端元数目，提取端元。

技术领域

本发明涉及高光谱遥感应用领域，尤其涉及一种高光谱图像端元自动提取方法。

背景技术

高光谱遥感是遥感技术发展的重要趋势，其光谱通道数多，通常有数十甚至数百个，这种特性被成功地应用在地质勘探、农林业调查和环境监测等领域的研究，取得了引人瞩目的成果。高光谱具有图谱合一的特点，能够得到各个像元的光谱曲线和图像信息。随着高光谱遥感技术的迅速发展，与之相辅的高光谱图像端元自动提取技术也得到了人们越来越多的重视。

端元数目的正确估计是端元提取的先决条件，端元提取的结果在一定程度上直接决定了混合像元分解的精度，目前，学者们提出了很多有效的端元提取算法，但大多数算法主要是根据判读经验来估计端元数目，这往往会因为判读人员的个人经验或者光谱数据中存在较高噪声而降低端元数目估计的精度。因此，自动且具有较高鲁棒性的端元数目估计是混合像元分解中端元提取的关键环节。

发明内容

有鉴于此，本发明的主要目的在于提出一种高光谱图像端元自动提取方法，自动提取端元，在一定程度上提高混合像元分解的自动化程度，减少人工介入，该方法在低信噪比情况下仍能正确地估计端元数目，并且可以正确地提取端元。

为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

一种高光谱图像端元自动提取方法，包括如下步骤，如图1所示：

步骤A、获取高光谱图像数据；

获取高光谱图像数据X^M×N，其中M是光谱的波段数目，N是所有像元的数目。

步骤B、高光谱图像数据预处理；

为了简化计算以及降低噪声对结果的影响，要将获取的高光谱数据X^M×N进行降维。

步骤B1、求取高光谱数据X^M×N的平均光谱d：

其中x[n]表示高光谱数据X^M×N中的一条光谱,n取1，2，…N；

步骤B2、将高光谱数据X^M×N进行均值零化处理，处理后的光谱数据为U：

U＝[x[1]-d,x[2]-d,…,x[N]-d]∈R^M×N (2)

步骤B3、求取仿射变换算子C：

C＝[q₁(UU^T),q₂(UU^T),…,q_pmax-1(UU^T)] (3)

其中q_i(UU^T)表示求取UU^T第i个特征值所对应的特征向量，pmax最大端元数；

步骤B4、将均值零化处理后的数据仿射变换，求取降维后的像元向量

步骤B5、将降维后的像元向量添加一维，获取增广降维光谱数据

步骤C、求取第一个端元；