高光谱图像的混合像素分解

简介：
高光谱图像的混合像素分解研究旨在通过精确解析和分离复杂地物混合信息，提高遥感图像分类精度与细节表现力。此技术对于环境监测、地质勘探等领域具有重要意义。 高光谱图像在遥感技术领域占据重要地位。通过混合像元分解可以得到该类图像的平均光谱特性曲线。本段落将详细讲解混合像元分解的过程，并使用ENVI软件进行相关处理与分析。 首先，我们需要理解什么是混合像元分解：这是一种从复杂的数据中提取纯净和混杂像素的技术手段，在高光谱图象中每个像素点包含多种物质的信息，而纯像素则是仅含有单一物质信息的像素。通过这一过程可以获取到图像中的平均光谱曲线。 端元提取是该流程的第一步，其目标是从图像数据集中分离出代表纯净成分的样本。基于PPI（Pixel Purity Index）的方法是一种常用的技术手段来实现这一点。 接着，在计算PPI时，需要对高光谱数据执行MNf 变换以减少维度，并运用特定算法确定每个像素点的纯度值。通过设定阈值范围，我们可以识别出那些较为纯净的目标区域和对应的样本。 n维可视化是该流程中的第二步。它涉及选择四个波段构建五维散点图来展示光谱信息，在这个过程中我们可以通过观察图形挑选端元，并剔除噪声影响的数据。 在确定了端元之后，下一步就是丰度解混过程，即通过计算每个像素的成分比例将其分解为纯净和混合像元。同时选择适当的算法参数进行分类操作以区分不同的物质类别。 总而言之，混合像元分解是高光谱图像处理的关键技术之一，它能够帮助我们更好地理解并应用这些复杂的数据集。