基于端元提取的高光谱影像特定目标识别 被引量：11

1

作者 杨可明 陈云浩 +1 位作者 郭达志 蒋金豹 《金属矿山》 CAS 北大核心 2006年第6期48-52,共5页

高光谱遥感影像中特定目标的识别与提取实际上是从背景图像中有效提取所需目标的过程。“纯净”波谱终端单元(端元,Endm ember)选择的结果能有效地描述只含有单一纯粹物质的像元点。高光谱处理技术能够基于真实的物理模型进行波谱提取... 高光谱遥感影像中特定目标的识别与提取实际上是从背景图像中有效提取所需目标的过程。“纯净”波谱终端单元(端元,Endm ember)选择的结果能有效地描述只含有单一纯粹物质的像元点。高光谱处理技术能够基于真实的物理模型进行波谱提取、比较分析、识别目标。结合AVIR IS高光谱影像实例,分析了高光谱遥感影像n维空间里的单形体理论,运用影像灰度值定标可为反射率、最小噪声分离(MNF)、纯净像元指数(PPI)、终端单元选择、n维散度分析、波谱角度度制图(SAM)等高光谱数据处理技术实现对特定目标的识别与提取。 展开更多

关键词 高光谱遥感 纯净像元 凸面单形体 目标识别 信息提取

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高光谱遥感图像的单形体分析方法 被引量：10

2

作者 夏学齐 田庆久 杜凤兰 《中国图象图形学报（A辑）》 CSCD 北大核心 2004年第12期1486-1490,F005,共6页

将 n个波段的高光谱图像像元与 n维空间里的散点联系起来 ,结合凸体几何中单形体概念研究高光谱遥感图像纯净像元提取方法 ,实现图像的地物精确分类识别及像元波谱分解。寻找高光谱遥感图像 n维空间里的单形体并认知分析单形体是该研究... 将 n个波段的高光谱图像像元与 n维空间里的散点联系起来 ,结合凸体几何中单形体概念研究高光谱遥感图像纯净像元提取方法 ,实现图像的地物精确分类识别及像元波谱分解。寻找高光谱遥感图像 n维空间里的单形体并认知分析单形体是该研究方法的重要环节。通过 MNF(minimum noise fraction)变换和 PPI(pixel purity in-dex)计算技术寻找到单形体 ,基于单形体进行像元分解分析单形体 ,并结合应用实例和 SAM(spectral angle map-per)分类技术完成高光谱图像地物精确分类制图 ,验证了该研究方法的可操作性。该研究方法的优点在于不需要用户提供地物波谱信息 ,用于制图和波谱分解的终端单元可由图像本身得到 。 展开更多

关键词 高光谱图像 高光谱遥感 纯净像元 地物波谱 形体分析 分类识别 用户控制 单形 N维空间 谱分解

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针对ETM基于BP网络像元分解模型分类研究 被引量：5

3

作者 毛克彪 覃志豪 张万昌 《遥感信息》 CSCD 2004年第2期27-30,共4页

限制遥感图像分类精度的一个主要原因是混合像元问题。因此像元分解也一直是遥感研究的一个热点问题 ,本文针对传统像元分解方法的缺点 ,首先对影像进行纯净像元提取 ,再对混合像元进行分解。在提取纯净像元时 ,利用ETM影像的全色波段... 限制遥感图像分类精度的一个主要原因是混合像元问题。因此像元分解也一直是遥感研究的一个热点问题 ,本文针对传统像元分解方法的缺点 ,首先对影像进行纯净像元提取 ,再对混合像元进行分解。在提取纯净像元时 ,利用ETM影像的全色波段和单波段不同的分辨率选取训练样本 ,从而克服了传统像元分解中需要两种影像或地面实测资料的缺点。然后用BP神经网络对混合像元进行分解。同时用民乐县的ETM影像作了试验。又利用对应的土地利用图作了验证 ,取得了比较好的效果。 展开更多

关键词 BP神经网络 混合像元 纯净像元 数据挖掘

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一个基于SOFM网络模型的遥感图像分类方法 被引量：7

4

作者 毛克彪 覃志豪 张万昌 《遥感技术与应用》 CSCD 2003年第6期399-403,共5页

遥感图像分类一直是遥感研究方面的一个热点问题,也是遥感图像数据挖掘方面的一个重要方面。针对传统神经网络分类的弱点,先根据土地利用图对典型地物的像元值进行取样,然后用监督分类对纯净像元进行提取,最后利用自组织神经网络对剩余... 遥感图像分类一直是遥感研究方面的一个热点问题,也是遥感图像数据挖掘方面的一个重要方面。针对传统神经网络分类的弱点,先根据土地利用图对典型地物的像元值进行取样,然后用监督分类对纯净像元进行提取,最后利用自组织神经网络对剩余混合像元进行分类,从而避免了对纯净像元的误分,而且克服了传统神经网络的不足。利用SOFM网络模型对民乐县的遥感影像进行了分类并和传统的神经网络分类以及对应的土地利用图做了比较,用SOFM网络模型有效地提高了分类精度。为了保证分类精度,对地形和大气做了精校正。 展开更多

关键词 神经网络 自组织映射 混合像元 纯净像元 数据挖掘

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基于模糊C均值和BP神经网络的遥感影像自动分类算法 被引量：1

5

作者 黄奇瑞 《南阳理工学院学报》 2015年第4期57-60,共4页

针对非监督分类算法分类精度不高、监督法分类算法的训练样本需要人工选择且容易误选的问题,提出了一种基于模糊C均值聚类(FCM)和BP神经网络相结合的遥感影像自动分类算法。首先利用FCM对影像进行初始聚类,然后根据聚类结果,由该算法自... 针对非监督分类算法分类精度不高、监督法分类算法的训练样本需要人工选择且容易误选的问题,提出了一种基于模糊C均值聚类(FCM)和BP神经网络相结合的遥感影像自动分类算法。首先利用FCM对影像进行初始聚类,然后根据聚类结果,由该算法自动选取其中的纯净像元作为训练样本,并送入BP网络进行学习,用最终训练得到的BP神经网络分类器对TM遥感影像进行分类,实验结果表明该算法具有较高的分类精度,能够满足大尺度地物类别判定的需要。 展开更多

关键词 模糊C均值 神经网络 TM遥感影像 纯净像元 自动分类

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基于SAM分类方法遥感矿物信息提取研究 被引量：1

6

作者 湛国毅 湛青青 +1 位作者 吴玲 汪宏晨 《湖北民族学院学报（自然科学版）》 CAS 2016年第1期84-86,共3页

阐述了不同波段范围内矿物的成分和诊断特征,根据波谱库中提供的矿物端元纯净像元的波谱曲线特征,利用SAM分类方法提取高光谱影像中的方解石、明矾石、高岭石和伊利石等矿物信息.

关键词 高光谱影像 矿物提取 纯净像元 波谱角分类

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波谱分离在成矿预测中的应用 被引量：1

7

作者 李孟倩 陈凯江 《华北理工大学学报（自然科学版）》 CAS 2018年第2期30-36,共7页

根据Landsat TM5遥感影像的波谱特征,结合研究区的地物情况,对遵化地区数据进行了预处理、掩膜等前期工作,并论证了假彩色合成的最佳波段组合。应用波谱分离的方法提取出影像中铁染异常区域。最后对结果进行分析比较,成功圈定成矿预测靶... 根据Landsat TM5遥感影像的波谱特征,结合研究区的地物情况,对遵化地区数据进行了预处理、掩膜等前期工作,并论证了假彩色合成的最佳波段组合。应用波谱分离的方法提取出影像中铁染异常区域。最后对结果进行分析比较,成功圈定成矿预测靶区,并列出了异常点坐标,为实地探矿指明方向。 展开更多

关键词 铁染异常 TM遥感影像 纯净像元 波谱分析

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高光谱遥感岩矿端元提取与分析方法研究 被引量：11

8

作者 刘汉湖 杨武年 杨容浩 《岩石矿物学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2013年第2期213-220,共8页

端元提取是高光谱遥感信息提取与分析的基础,也是解决高光谱图像混合像元分解的关键。本文针对研究区高光谱遥感数据特点,进行了辐射校正、最小噪声分离变换(MNF)及纯净像元指数(PPI)处理,在此基础上,应用二维散点图和三维散点图分别提... 端元提取是高光谱遥感信息提取与分析的基础,也是解决高光谱图像混合像元分解的关键。本文针对研究区高光谱遥感数据特点,进行了辐射校正、最小噪声分离变换(MNF)及纯净像元指数(PPI)处理,在此基础上,应用二维散点图和三维散点图分别提取了端元波谱,并开展了端元属性的判别研究。岩矿端元的提取与分析为后续岩矿种类识别奠定了基础,直接影响最终成果的准确度。 展开更多

关键词 高光谱遥感 端元 最小噪声分离变换 纯净像元指数

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ALI遥感数据在岩矿信息提取中的应用研究 被引量：6

9

作者 刘汉湖 杨武年 杨容浩 《地质与勘探》 CAS CSCD 北大核心 2009年第4期456-461,共6页

论文对研究区ALI数据进行了纯净像元提取,在此基础上,对纯净像元进行N-D散点图分析,选择出不同端元并进行归类分析,作为后期分类识别的样本。这里采用决策树方法对研究区岩矿进行识别,研究发现:样本区在MNF变换后图像上的波谱(前几个波... 论文对研究区ALI数据进行了纯净像元提取,在此基础上,对纯净像元进行N-D散点图分析,选择出不同端元并进行归类分析,作为后期分类识别的样本。这里采用决策树方法对研究区岩矿进行识别,研究发现:样本区在MNF变换后图像上的波谱(前几个波段)可分性远远大于其在变换前图像上的波谱可分性,基于此的决策树分类方法能够识别出岩矿。 展开更多

关键词 Advanced LAND Imager(ALI) 端元 纯净像元指数(PPI) 决策树

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基于地—空遥感耦合的冬小麦叶片氮积累量估算 被引量：6

10

作者 王来刚 田永超 +2 位作者 李文龙 朱艳 曹卫星 《应用生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第1期73-80,共8页

利用不同冬小麦生态区同步的SPOT-5多光谱遥感影像、地面光谱数据和植株取样数据,提出一种基于波谱响应函数拟合和混合像元分解的纯净像元光谱提取方法,并对比分析了纯净像元光谱、模拟像元光谱和实测像元光谱与冬小麦叶片氮积累量(LNA... 利用不同冬小麦生态区同步的SPOT-5多光谱遥感影像、地面光谱数据和植株取样数据,提出一种基于波谱响应函数拟合和混合像元分解的纯净像元光谱提取方法,并对比分析了纯净像元光谱、模拟像元光谱和实测像元光谱与冬小麦叶片氮积累量(LNA)的定量关系.结果表明:模拟像元光谱对叶片氮积累量的反演效果较好,纯净像元光谱反演效果次之,实测像元光谱最差;但基于模拟像元光谱的LNA监测模型不能直接外推至空间尺度.模型检验结果表明,基于纯净像元光谱的LNA监测模型在2个小麦生态区均具有较好的精度和稳定性,该方法综合利用了地-空遥感的优点,可以推广应用到其他不同空间分辨率和光谱分辨率的遥感数据,从而为区域性冬小麦氮素营养状况的遥感监测提供技术依据. 展开更多

关键词 冬小麦 叶片氮积累量 波谱响应函数 混合像元分解 纯净像元光谱

原文传递

基于GPU的高光谱遥感图像PPI并行优化 被引量：4

11

作者 宋义刚 叶舜 +1 位作者 吴泽彬 韦志辉 《航天返回与遥感》 2014年第4期74-80,共7页

传统高光谱遥感信息处理算法的执行效率较低,无法满足海量遥感数据的实时处理需求。文章对基于图形处理器(graphic processing unit,GPU)的高光谱遥感信息处理并行优化方法进行了研究,针对高光谱遥感图像混合像元分解中广泛使用的纯净... 传统高光谱遥感信息处理算法的执行效率较低,无法满足海量遥感数据的实时处理需求。文章对基于图形处理器(graphic processing unit,GPU)的高光谱遥感信息处理并行优化方法进行了研究,针对高光谱遥感图像混合像元分解中广泛使用的纯净像元指数算法,提出了一种基于矩阵乘法的GPU并行优化算法,并给出了实验比较和性能测试数据。实验表明,该优化方法在保证结果准确性的同时,运行效率显著提升,算法加速比最高达到634倍,验证了基于GPU的高光谱数据处理并行优化算法的有效性,能够较好地满足高光谱遥感信息实时处理的应用需求。 展开更多

关键词 高光谱遥感 并行优化 纯净像元指数 图形处理器

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基于不同降维方法的PPI端元提取效果对比研究 被引量：3

12

作者 黄晨 张运 张立伟 《安徽农学通报》 2017年第1期13-17,75,共6页

传统PPI算法采用最大噪声分离(MNF)方法进行降维,MNF变换中均设定数据之间线性相关,在某些情况下会使变换后的结果具有某些人为特征,在降维过程中会丢失信号较弱的信息,导致端元数量少;分段主成分分析(SPCA)降维方法具有不改变图像的物... 传统PPI算法采用最大噪声分离(MNF)方法进行降维,MNF变换中均设定数据之间线性相关,在某些情况下会使变换后的结果具有某些人为特征,在降维过程中会丢失信号较弱的信息,导致端元数量少;分段主成分分析(SPCA)降维方法具有不改变图像的物理意义,且信息保存较完整的优势。该研究采用不同降维方法利用纯净像元指数法(PPI)对不同下垫面地表提取端元,结果表明,在地表破碎区域SPCA降维后可找出信号较弱的端元提取的端元数量多与MNF降维提取的端元数,而地物聚集区MNF降维方法提取的端元质量更好。研究结果可以为不同下垫面的高光谱影像端元提取以及降维方法的选择提供参考。 展开更多

关键词 端元提取 最大噪声分离 分段主成分分析 纯净像元指数法

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一种改进的顶点成分分析端元提取算法 被引量：1

13

作者 袁博 张杰林 《世界核地质科学》 CAS 2016年第1期33-38,44,共7页

顶点成分分析算法需要预先提供端元数目,端元数目正确与否对结果会产生较大影响,其算法在实际应用中多次运行的结果不稳定。针对上述缺点提出了一种改进的顶点成分分析端元提取算法。该方法在n维光谱空间中生成n个彼此正交的单位向量,... 顶点成分分析算法需要预先提供端元数目,端元数目正确与否对结果会产生较大影响,其算法在实际应用中多次运行的结果不稳定。针对上述缺点提出了一种改进的顶点成分分析端元提取算法。该方法在n维光谱空间中生成n个彼此正交的单位向量,在此基础上生成与之具有一定夹角的单位向量,将光谱空间中的像元点分别投影在单位向量上以获取端元。结果表明改进的顶点成分分析端元算法提高了端元提取结果的稳定性。 展开更多

关键词 端元提取 顶点成分分析 纯净像元指数 正交向量 蚀变信息

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采用分段主成分和PPI的高光谱影像分类 被引量：1

14

作者 梁远玲 简季 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2020年第1期129-134,共6页

高光谱遥感影像波段多且存在混合像元,特征提取以及端元提取都是高光谱影像分类必不可少的工作,分类方法的选择也是因地适宜。以福建省泉州市德化县下属某一地区的CASI影像为实验数据,基于分段主成分(segmental principal component ana... 高光谱遥感影像波段多且存在混合像元,特征提取以及端元提取都是高光谱影像分类必不可少的工作,分类方法的选择也是因地适宜。以福建省泉州市德化县下属某一地区的CASI影像为实验数据,基于分段主成分(segmental principal component analysis,SPCA)和纯净像元指数法(pure pixel index,PPI),提出了最小距离(minimum distance classification,MDC)和二进制编码(binary encoding,BE)的高光谱影像分类方法。实验结果表明,MDC的总体精度为69.71%,BE的总体精度为70.88%。对单一地物精度而言2种方法各有其长,MDC对道路的分类精度更高,为98.08%;而植被、耕地和水体采用BE方法的分类精度更高,分别为94.12%、98.08%、98.11%。本文提出的方法应用于CASI高光谱影像,对该研究区的地物分类研究有一定的实用性和参考价值。 展开更多

关键词 分段主成分分析 纯净像元指数法 最小距离法 二进制编码 高光谱分类

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