结合局部空谱信息的高光谱图像多端元提取

摘要

针对传统高光谱单端元提取算法不能描述光谱变异、混合像元分解精度不高的缺点,提出一种结合局部空谱信息的高光谱图像多端元提取(multiple endmember extrac-tion algorithm with local spatial-spectral information,MEELSI)方法.首先将原始高光谱图像进行图像子空间划分获取不重叠的图像块,并利用自动目标生成算法分别在图像块上提取候选端元;然后对候选端元的邻域像元进行光谱相似性分析,优化精选候选端元;最后利用K-means聚类算法对所有端元集进行聚类分析,得到最终的多端元光谱集.仿真数据和真实高光谱数据的实验结果表明,与传统单端元提取方法相比较,MEELSI算法具有表征遥感图像中光谱变异的能力,能够有效提高混合像元分解精度.