关于混合光谱分解新方法（文献总结）

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#遥感 #混合像元 #线性分解

本文介绍了一种用于高分辨率高光谱图像分类的方法。首先通过软分类方法（如支持向量机）计算像元属于各类别的概率，并确定纯净像元与混合像元；然后采用线性混合像元分解技术求取混合像元中各端元的面积比例；最后利用模拟退火算法优化像元排列，提高空间自相关性。

（1）Villa, A., et al., Spectral unmixing for the classification of hyperspectral images at a finer spatial resolution. Selected Topics in Signal Processing, IEEE Journal of, 2011. 5(3): p. 521-533.

  • 首先利用软分类方法（SVM），计算出每个像元属于某个类别的概率
  • 根据设定阈值，将大于阈值的像元归属为指定类别，并认为是“纯净像元”，剩下的未符合阈值范围的则认为是混合像元
  • 然后利用线性混合像元分解对混合像元进行解混，求得混合像元中每个端元的面积比例
  • 根据混合像元中每个端元的面积比例。将混合像元划分为N*N的子像元集
  • 依据遥感图像像元的空间自相关性，利用模拟退火算法将上述的子像元集合根据周围地物类别的属性进行排列，使得符合空间自相关的属性。

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