优化的高光谱解混算法实现

优化的高光谱解混算法实现

高光谱解混是遥感图像处理中的重要技术，用于从混合像元中提取纯光谱特征(端元)和它们的比例(丰度)。

% 优化的高光谱解混算法
% 包含VCA、FCLS、SUnSAL、CLSUnSAL和基于深度学习的解混方法

clear;
close all;
clc;
warning off;

%% 参数设置
dataType = 'synthetic'; % 'synthetic' 或 'real'
numEndmembers = 5;      % 端元数量
sparsityLevel = 0.1;    % 丰度稀疏性水平(仅对合成数据有效)
SNR = 30;               % 信噪比(dB)

% 算法参数
maxIter = 100;          % 最大迭代次数
lambda = 0.1;           % 稀疏性参数
mu = 0.01;              % 平滑性参数

%% 数据生成/加载
if strcmp(dataType, 'synthetic')
    % 生成合成高光谱数据
    [Y, E, A, rows, cols, bands] = generateSyntheticData(numEndmembers, sparsityLevel, SNR);
else
    % 加载真实高光谱数据(这里使用示例数据，实际应用中需替换为真实数据)
    load('samson_data.mat'); % 假设有samson_data.mat文件
    Y = data; % 数据矩阵[bands x pixels]
    rows = 95; cols = 95; bands = size(Y, 1);
    numEndmembers = 3;
end

% 数据显示
figure('Name', '高光谱数据立方体');
subplot(1,2,1);
imagesc(reshape(Y(50,:), rows, cols)); 
title('波段50图像');
colorbar;

subplot(1,2,2);
plot(Y(:,1:100:end)); 
title('随机像元光谱');
xlabel('波段'); ylabel('反射率');

%% 端元提取 - VCA算法
disp('执行VCA端元提取...');
E_vca = vca(Y, 'Endmembers', numEndmembers, 'SNR', SNR);
fprintf('VCA端元提取完成\n');

% 显示提取的端元
figure('Name', 'VCA提取的端元');
plot(E_vca);
title('VCA提取的端元光谱');
xlabel('波段'); ylabel('反射率');

%% 丰度估计 - 多种算法比较

% 1. 全约束最小二乘法(FCLS)
disp('执行FCLS丰度估计...');
A_fcls = FCLS(E_vca, Y);
fprintf('FCLS丰度估计完成\n');

% 2. 稀疏解混算法(SUnSAL)
disp('执行SUnSAL丰度估计...');
A_sunsal = sunsal(E_vca, Y, 'lambda', lambda, 'AL_iters', maxIter);
fprintf('SUnSAL丰度估计完成\n');

% 3. 协作稀疏解混算法(CLSUnSAL)
disp('执行CLSUnSAL丰度估计...');
A_clsunsal = clsunsal(E_vca, Y, 'lambda', lambda, 'mu', mu, 'iter', maxIter);
fprintf('CLSUnSAL丰度估计完成\n');

% 4. 基于深度学习的解混(需要Deep Learning Toolbox)
try
    disp('执行深度学习解混...');
    A_dl = deep_unmixing(E_vca, Y, rows, cols);
    fprintf('深度学习解混完成\n');
    useDL = true;
catch
    warning('深度学习解混不可用，需要Deep Learning Toolbox');
    useDL = false;
    A_dl = [];
end

%% 结果可视化
% 显示丰度图
figure('Name', '丰度估计结果比较');
for i = 1:numEndmembers
    subplot(4, numEndmembers, i);
    imagesc(reshape(A_fcls(i,:), rows, cols));
    title(sprintf('FCLS 端元%d', i));
    
    subplot(4, numEndmembers, i + numEndmembers);
    imagesc(reshape(A_sunsal(i,:), rows, cols));
    title(sprintf('SUnSAL 端元%d', i));
    
    subplot(4, numEndmembers, i + 2*numEndmembers);
    imagesc(reshape(A_clsunsal(i,:), rows, cols))