针对传统密度峰值聚类在波段选择时缺乏信息论角度的相似性度量以及波段数目确定问题,提出基于光谱角-光谱信息散度的自适应密度峰值波段选择方法(SSDPC:Spectral angle mapping and Spectral information divergence Density Peaks Clu...针对传统密度峰值聚类在波段选择时缺乏信息论角度的相似性度量以及波段数目确定问题,提出基于光谱角-光谱信息散度的自适应密度峰值波段选择方法(SSDPC:Spectral angle mapping and Spectral information divergence Density Peaks Cluster)。该方法将光谱信息散度和光谱角用于高光谱图像密度峰值聚类进行波段选择,取代传统的欧氏距离构建波段相似矩阵。通过构建波段评分策略,有效自动选择出重要的光谱波段子集。在3组高光谱数据集上调用RX(Reed-Xiaoli)算法进行异常检测,在SSDPC的相似性度量方法下,异常检测精度较欧氏距离度量方法分别平均提高1.16%、1.18%和0.07%;在自适应的SSDPC波段选择方法下,异常检测精度相较原始RX算法分别提升6.49%、2.71%和0.05%。结果表明,该算法具有良好的鲁棒性,能提升高光谱图像异常检测的性能并降低其虚警率。展开更多
针对高光谱遥感蚀变信息提取过程中,由于混合像元的不可避免,导致蚀变矿物光谱曲线存在不同程度的失真而影响目标矿物识别精度的问题,提出一种基于光谱相关角(Spectral Correlation Angle,SCA)和光谱信息散度(Spectral Information Dive...针对高光谱遥感蚀变信息提取过程中,由于混合像元的不可避免,导致蚀变矿物光谱曲线存在不同程度的失真而影响目标矿物识别精度的问题,提出一种基于光谱相关角(Spectral Correlation Angle,SCA)和光谱信息散度(Spectral Information Divergence,SID)的高光谱遥感蚀变信息提取算法(SIDSCAtan)。利用植被覆盖度表征植被信息在混合像元中所占百分比,划分出6种植被失真类型。采用不同区分方法分别比较失真光谱与理想光谱的差异,实验表明,当输入的光谱信息具有微小差异时,方法 SIDSCAtan能够做出较大的响应,在识别光谱整体形态的前提下,增强了对光谱局部特征差异的区分能力。以云南省个旧西区为研究区,运用该方法提取区内蚀变信息,应用效果较好。展开更多
光谱解混是高光谱遥感定量化的关键,提出了一种基于光谱信息散度和光谱混合分析的光谱解混改进算法(SID-SMA,Spectral Information Divergence-Spectral Mixed A-nalysis).以光谱信息散度判定最优端元子集,端元选择时采用端元的初选和...光谱解混是高光谱遥感定量化的关键,提出了一种基于光谱信息散度和光谱混合分析的光谱解混改进算法(SID-SMA,Spectral Information Divergence-Spectral Mixed A-nalysis).以光谱信息散度判定最优端元子集,端元选择时采用端元的初选和二次选择来提高端元选择的精度,得到较小的丰度估计误差.通过光谱库模拟数据的结果可以看出,SID-SMA的端元选择精度和丰度估计精度要优于其他算法,当信噪比为100∶1时,算法端元选择正确率达到了99.8%,29个端元的丰度估计总误差小于0.1,并且算法的速度较快.展开更多
文摘针对传统密度峰值聚类在波段选择时缺乏信息论角度的相似性度量以及波段数目确定问题,提出基于光谱角-光谱信息散度的自适应密度峰值波段选择方法(SSDPC:Spectral angle mapping and Spectral information divergence Density Peaks Cluster)。该方法将光谱信息散度和光谱角用于高光谱图像密度峰值聚类进行波段选择,取代传统的欧氏距离构建波段相似矩阵。通过构建波段评分策略,有效自动选择出重要的光谱波段子集。在3组高光谱数据集上调用RX(Reed-Xiaoli)算法进行异常检测,在SSDPC的相似性度量方法下,异常检测精度较欧氏距离度量方法分别平均提高1.16%、1.18%和0.07%;在自适应的SSDPC波段选择方法下,异常检测精度相较原始RX算法分别提升6.49%、2.71%和0.05%。结果表明,该算法具有良好的鲁棒性,能提升高光谱图像异常检测的性能并降低其虚警率。
文摘光谱解混是高光谱遥感定量化的关键,提出了一种基于光谱信息散度和光谱混合分析的光谱解混改进算法(SID-SMA,Spectral Information Divergence-Spectral Mixed A-nalysis).以光谱信息散度判定最优端元子集,端元选择时采用端元的初选和二次选择来提高端元选择的精度,得到较小的丰度估计误差.通过光谱库模拟数据的结果可以看出,SID-SMA的端元选择精度和丰度估计精度要优于其他算法,当信噪比为100∶1时,算法端元选择正确率达到了99.8%,29个端元的丰度估计总误差小于0.1,并且算法的速度较快.
