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端元提取算法的研究综述 被引量：2
1
作者 郑丽 《湖北第二师范学院学报》 2015年第2期20-23,共4页
本文介绍了遥感图像中混合像元存在的普遍性及其对研究的重要性,阐述了几种典型的端元提取算法,并对其优缺点进行了比较分析。最后,通过现有端元选择方法的性能分析,提出了提高混合像元分解精度的一些建议。
关键词 混合像元 端元 端元提取算法
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纯净像元指数改进的N-FINDR高光谱端元提取算法 被引量：2
2
作者 杨鹏飞 廖秀英 +1 位作者 徐启恒 程辉 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2018年第2期89-93,共5页
为了有效解决遥感影像中普遍存在的混合像元导致遥感影像定量解译精度低的问题,对两种不同混合像元端元提取算法进行了比较分析。纯净像元指数算法随着迭代次数的增加时间效率大大降低,而经典的N-FINDR算法初始端元数目选择的任意性会... 为了有效解决遥感影像中普遍存在的混合像元导致遥感影像定量解译精度低的问题,对两种不同混合像元端元提取算法进行了比较分析。纯净像元指数算法随着迭代次数的增加时间效率大大降低,而经典的N-FINDR算法初始端元数目选择的任意性会导致像元解混的精度不一,因此本文提出了一种基于纯净像元指数改进的N-FINDR算法。改进的N-FINDR算法相较于传统的N-FINDR算法能够准确构建候选端元集合并求得最优解。该算法结合高光谱影像数据的特点,首先利用纯净像元指数求取备选端元数目;然后以此为基础运用经典的N-FINDR算法求解最大的单形体顶点,将求解后顶点作为纯净像元,并完成丰度反演;最后使用ENVI产品中自带的经过大气校正的航空高光谱数据cup95eff.int对算法进行验证。试验结果表明,以纯净像元指数改进的N-FINDR算法在整体精度方面优于传统的N-FINDR算法。 展开更多
关键词 高光谱遥感 混合像元分解 端元提取算法
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光谱解混误差分析下的端元数目估计算法 被引量：2
3
作者 李二森 朱述龙 +1 位作者 朱宝山 郭海涛 《测绘科学技术学报》 北大核心 2010年第5期349-351,356,共4页
确定端元数目是混合像元分解中端元提取的前提。目前端元数目主要还是通过判读人员根据经验或者估计最优子空间的方法来确定,这些方法都没有从提高混合像元分解精度的角度出发进行端元数目估计。在分析漏选、多选端元时光谱解混误差的... 确定端元数目是混合像元分解中端元提取的前提。目前端元数目主要还是通过判读人员根据经验或者估计最优子空间的方法来确定,这些方法都没有从提高混合像元分解精度的角度出发进行端元数目估计。在分析漏选、多选端元时光谱解混误差的基础上,提出了一种基于光谱解混误差的端元数目估计算法,该算法在估计端元数目的同时可以实现端元提取。实验结果表明,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。 展开更多
关键词 混合像元 光谱解混 端元 端元数目 序列端元提取算法
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基于改进像元三分模型的植被覆盖度提取及时空变化分析
4
作者 张凡 仇天昊 +3 位作者 李欣悦 张姝茵 徐超 谢治国 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第12期13-26,共14页
【目的】引入DBSCAN聚类算法和QuickHull凸包检测算法,提出一种自适应端元特征值提取(AEEE)算法,解决像元三分模型中纯净像元指数结合二维散点图(PPI-2DSP)算法依赖人工圈选特征像元候选区的问题,利用AEEE算法评估神木市的光合植被覆盖... 【目的】引入DBSCAN聚类算法和QuickHull凸包检测算法,提出一种自适应端元特征值提取(AEEE)算法,解决像元三分模型中纯净像元指数结合二维散点图(PPI-2DSP)算法依赖人工圈选特征像元候选区的问题,利用AEEE算法评估神木市的光合植被覆盖度(f_(PV))、非光合植被覆盖度(f_(NPV))和裸土覆盖度(f_(BS)),并分析其时空变化,验证算法的有效性,为该地区生态环境评价和植被覆盖度变化规律研究提供参考。【方法】以Landsat系列卫星遥感影像为数据源,首先对遥感数据进行预处理,然后计算像元的归一化植被指数(NDVI)和干枯燃料指数(DFI),通过以下4个步骤获取特征像元候选区:1)应用随机采样模块减少数据规模;2)采用DBSCAN算法聚类,去除离群数据,得到最大簇;3)利用QuickHull算法计算凸包,构建特征三角形边界;4)计算由凸包点集中3个点所构成的最大面积三角形顶点,分别以3个顶点为中心,取端点阈值(θ)范围内区域作为特征像元候选区。预处理的影像经最小噪声分离变换减少计算量后,采用PPI算法计算纯净像元指数,利用特征像元候选区提取纯净像元指数大于5的纯净像元,将这些像元的NDVI和DFI算术平均值作为端元特征值代入像元三分模型计算f_(PV)、f_(NPV)和f_(BS),并分析其时空变化。【结果】AEEE算法提取的神木市2000—2022年端元特征值与PPI-2DSP算法选取的端元特征值相近,相对误差平均值约7.35%;将其应用于像元三分模型,估算得到神木市的f_(PV)和f_(NPV),与传统方法相比年平均误差分别为4.79%和5.05%,符合精度要求。在时间层面上,2000—2022年神木市的f_(PV)和f_(NPV)总体呈波动增长趋势,分别以年平均0.52%和0.22%的速率增长;在空间层面上,2000—2022年神木市的f_(PV)和f_(NPV)呈东南增长快速、西北增长缓慢的趋势,其中f_(PV)主要以增加(39.8%)和基本不变(28.0%)2种变化强度等级为主。【结论】AEEE� 展开更多
关键词 像元三分模型 植被覆盖度 LANDSAT 自适应端元特征值提取算法 陕西省神木市
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