改进的高光谱解混初始化方法及其适用性分析

摘要：

高光谱影像中存在大量的混合像元,极大地限制了高光谱影像的定量应用,高效且精准地进行像元解混尤为重要.端元矩阵的初始化、算法本身的代价函数及其迭代规则,三者的不同往往会导致获取的最终端元光谱和端元丰度的不同.在不同条件下,选取适当的初始化方法、代价函数和迭代规则,使得高光谱解混结果更优尤为重要.本文改进了一种基于欧氏距离和光谱信息散度的分块初始化方法(IBISS),改进后方法在中低信噪比情况下优于其他初始化方法.同时针对初始化、算法本身这两个方面进行大量试验,结果表明:①分块初始化优于全局初始化;②梯度迭代NMF算法相比于乘性迭代NMF算法,具有更快的收敛速度,但容易陷入局部最小值;③乘性迭代分块NMF算法相比于乘性迭代标准NMF算法能够获取更好的端元丰度信息;④梯度迭代分块NMF算法不适用于随机初始化后的光谱解混过程.

关键词：高光谱影像、非负矩阵分解、光谱解混、初始化

分类号：P237(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;河南省科技攻关项目;河南省青年骨干教师项目

在线出版日期：2022-09-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：61-67