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维普资讯
自．美科手遗展第１６卷第９期２００６年９月
１１９６
种利用单形体体积自动提取
一
高光谱图像端元的算法＊
耿修瑞赵永超周冠华
１．中国科学院遥感应用研究所遥感科学国家重点实验室，北京１ｏｏ１ｏ１
２．北京师范大学地理学与遥感科学学院，北京１００８７５
摘要高光谱数据端元的提取是理解高光谱数据、继而对数据进行进一步分析（比如解混、填图
等）的前提．基于高光谱数据在特征空间的几何特性提出了一种基于高维单形体体积的自动提取高
光谱数据端元的快速算法，与Ｎ—ＦＩＮＤＲ方法中所用单形体体积公式受限于数据维数的缺陷相比，
该方法适用于任何维数的数据，因而也更加合理和有效．利用在Ｃｕｐｒｉｔｅ获取的ＡＶＩＲＩＳ数据来验
证此算法．
关键词端元单形体特征空间高光谱遥感
高光谱分辨率遥感或成像光谱遥感技术的发物的种类减一正是这块高光谱数据的本征维数．
展是２Ｏ世纪末的最后两个十年中人类在对地观测在不考虑结构、噪声等各种非线性因素情况下，
方面所取得的重大技术突破之一，是当前遥感技图像中的每个像元可以近似认为都是由这些地物
术发展的前沿．通过高光谱成像，或成像光谱技的端元（ｅｎｄｍｅｍｂｅｒ）线性混合而成，或者说这些
术所获取的地球表面的图像包含了丰富的空间、端元正是组成高光谱图像的基础元素．如何在图
辐射和光谱三重信息．它既表现了地物空问展布像中找到或生成这些地物对应的端元将是一件困
的影像特征，同时也可能以其中某一像元或者像难而且非常有意义的事情．国际上，如何从高光
元组为目标获得它们的辐射强度以及光谱信息．谱图像中提取端元一直是一个热点问题，在这方
先从一个基本的问题人手，海量的高光谱数面，已经有很多成熟的方法被提出和应用，比较
据究竟包含多少内在维数？主成分分析（ＰＣＡ）正著名的有Ｎ—ＦＩＮＤＲ，［ＰＰＩＩ］，ＯＲＡＳＩＳ［，
是从信息量人手，对原始的高光谱数据做降维处ＭＥＳＴＬ５ｊ，ＩＥＡＬ等．６其中ＩＥＡ和Ｎ—ＦＩＮＤＲ都是
理，从而在基本保持信息量不变的前提下，用尽
自动的提取端元的算法，两种方法的效果接近，
量少的成分代替原始数据．但是，这样变换得到
但是ＩＥＡ的时间复杂度太大．Ｎ—ＦＩＮＤＲ算法基
的数据没有明显的物理意义，而且图像中的一些
于高维单形体的体积，但其求体积的公式要求数
小目标有可能在做主成分分析时得不到“重视”，
据的维数比端元的个数小一，所以一般情况下都
而往往在很多场合，我们需要的正是那些小目
要先对数据进行降维处理（ＰＣ
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