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一种空间自适应的多光谱遥感影像端元提取方法
作者姓名:Zhu CM  Luo JC  Shen ZF  Li JL  Hu XD
作者单位:1. 中国科学院遥感应用研究所,北京100101;中国科学院研究生院,北京100049
2. 中国科学院遥感应用研究所,北京,100101
3. Department of Geography, UCLA, CA90095 1524, USA
基金项目:国家自然科学基金项目(40871203,40971228); 国家(863计划)项目(2009AA12Z123,2009AA12Z148)资助
摘    要:针对现行的凸锥体分析方法提取多光谱影像端元数目的有限性,提出了基于空间全局聚类分析的多光谱遥感影像端元自适应提取方法。该方法首先通过主成分分析对多光谱遥感影像进行降维处理,去除波段间的相关性;然后根据空间光谱间相似性,采用经典的空间聚类算法ISODATA对影像全局聚类,合并聚类后小斑块,实现影像自动分块;最后根据分块对象地物类型分布的复杂程度和散点图特征分析,自适应确定端元数目,再通过沙漏算法迅速地提取端元。通过TM影像端元提取实验表明该方法能够有效的提取多光谱影像的端元;同时克服了端元数目限制,提高了端元提取的精度,为多光谱遥感影像端元提取提供了新思路。

关 键 词:多光谱  空间自适应  遥感  端元提取  

A spatial adaptive algorithm for endmember extraction on multispectral remote sensing image
Zhu CM,Luo JC,Shen ZF,Li JL,Hu XD.A spatial adaptive algorithm for endmember extraction on multispectral remote sensing image[J].Spectroscopy and Spectral Analysis,2011,31(10):2814-2818.
Authors:Zhu Chang-Ming  Luo Jian-Cheng  Shen Zhan-Feng  Li Jun-Li  Hu Xiao-Dong
Institution:ZHU Chang-ming1,3*,LUO Jian-cheng1,SHEN Zhan-feng1,LI Jun-li2,HU Xiao-dong11.Institute of Remote Sensing Applications,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100101,China2.Department of Geography,UCLA,CA90095 1524,USA3.Graduate University of Chinese Academy of Sciences,Beijing 100049,China
Abstract:Due to the problem that the convex cone analysis(CCA) method can only extract limited endmember in multispectral imagery,this paper proposed a new endmember extraction method by spatial adaptive spectral feature analysis in multispectral remote sensing image based on spatial clustering and imagery slice.Firstly,in order to remove spatial and spectral redundancies,the principal component analysis(PCA) algorithm was used for lowering the dimensions of the multispectral data.Secondly,iterative self-organizing ...
Keywords:Multispectral imagery  Spatial adaptive  Remote sensing  Endmember extraction  
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