原文地址:混合像元分解中的端元波谱获取方法作者:ENVIIDL选取合适的端元是成功的混合像元分解的关键
端元选取包括确定端元数量以及端元的光谱
理论上,只要端元数量m小于等于b+1(b表示波段数),线性方程组就可以求解
然而实际上由于端元波段间的相关性,选取过多的端元会导致分解结果更大的误差
端元光谱的确定有两种方式:(1)使用光谱仪在地面或实验室测量到的“参考端元”;(2)在遥感图像上得到的“图像端元”
方法(1)一般从标准波谱库选择,方法(2)直接从图像上寻找端元可选择的方法有:从二维散点图中基于几何顶点的端元提取,借助纯净像元指数(PixelPurityIndex——PPI)和n维可视化工具用于端元波谱收集,基于连续最大角凸锥(SequentialMaximumAngleConvexCone——简称SMACC)的端元自动提取
下面介绍几种端元选择的方法
1基于几何顶点的端元提取将相关性很小的图像波段,如PCA、IC、MNF等变换结果的前面两个波段,作为X、Y轴构成二维散点图
在理想情况下,散点图是三角形状,根据线性混合模型数学描述,纯净端元几何位置分布在三角形的三个顶点,而三角形内部的点则是这三个顶点的线性组合,也就是混合像元,如图14
根据这个原理,我们可以在二维散点图上选择端元波谱
在实际的端元选择过程中,往往选择散点图周围凸出部分区域,后获取这个区域相应原图上的平均波谱作为端元波谱
17散点图上的纯净像元与混合像元下面以MNF变换后的第一、第二波段作为X、Y轴构建二维散点图,如图14
18ScatterPlot窗口2基于PPI的端元提取借助纯净像元指数(PPI)和n维可视化工具用于端元波谱收集,下面详细介绍操作步骤
第一步、获取纯净像元这个步骤是在MNF变换的结果上计算纯净像元指数(PPI),之后选择阈值范围从PPI图像上获得