高光谱影像端元数目估计的谐波分析假设检验模型

摘要：

端元提取是高光谱遥感研究的重点内容之一.在高光谱影像信息识别、环境监测、资源探测和丰度反演等领域有着重要运用.为了实现有效的端元提取,如何准确估计(尤其是未知区域)高光谱影像中端元数目就显得更为关键,特别是在无人或境外地区的遥感探测方面极有实际价值.端元数目估计过多或者过少,都会影响端元提取和混合像元分解的精度.基于谐波分析(harmonic analysis,HA)理论实现了高光谱影像有效去噪,并结合二元假设检验方法构建了一种高光谱影像端元数目估计的谐波分析假设检验(HA-hypothesis testing,HAHT)模型.通过AVIRIS和Hyperion高光谱影像的可行性分析与普适性验证,并与HFC(Harsanyi Farrand Chang)、特征值极大似然函数(eigenvalue likelihood maximization,ELM)和最小误差高光谱信号辨识法(hyperspectral signal identification by minimum error,HYSIME)等常规的端元数估计算法应用成果相对比,表明HAHT模型所估计的端元数目与实际地物数具有更高的吻合度.同时,采用较成熟的连续最大角凸锥(sequential maximum angle convex cone,SMACC)方法提取了端元波谱曲线,通过比较设置2(HFC估计数)、8(HAHT估计数)和14(HYSIME估计数)不同端元数的提取结果,也证明HAHT模型在估计端元数目时具有较高准确性,以及较好的适用性和应用前景.

关键词：高光谱遥感、谐波分析、二元假设检验、Neyman Pearson准则、端元数目估计

所属期刊栏目：16

分类号：TP391.74(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目41271436

在线出版日期：2016-07-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：98-105