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高光谱图像高阶非线性混合像元分解算法研究

唐茂峰  
【摘要】:随着经济社会的发展,城市环境与自然环境在组成成分和空间结构上愈发复杂,与此同时遥感信息挖掘的精度要求也逐渐提高,这对高光谱混合像元分解研究提出了新的挑战,传统的线性光谱解混无法满足精确地物信息提取的要求,非线性光谱解混方法成为研究的热点方向。随着解混要求的提高,高阶的非线性作用在解混中越来越被重视。为了描述场景中的高阶混合作用,光谱混合模型复杂度增加,模型参数量变大,例如p-Linear光谱混合模型。因而,高阶的光谱混合模型在获得完备表达能力的同时,也为丰度反演带来了困难。在此背景下,本文主要探讨了基于高阶光谱混合模型进行丰度反演将会遇到的问题,并提出了相应的解决方案;此外,为了更完备地表达视场中的非线性混合,本文提出了一种新的高阶非线性光谱混合模型。本论文的主要研究成果包括:1.正则化p-Linear非线性解混算法(Normalized p-Linear Algorithm,NPLA)2.整合空间信息的高阶非线性解混算法(Integrating Spatial Information in the Normalized P-Linear Algorithm,SSDP-NPLA)3.基于多调和函数的多项式非线性光谱混合模型(Multi-Harmonic Postnonlinear Mixing Model,MHPNMM)首先,本文提出了两种非线性高光谱混合像元分解算法,以提高高阶非线性光谱混合模型的反演精度和鲁棒性,以p-Linear模型为基础,本文研究工作的重点是在解混中添加先验信息以降低模型的过拟合现象。NPLA算法通过直接对模型的线性与非线性参数进行二范数约束,并将问题纳入到凸优化框架进行求解;SSDP-NPLA算法则在解混前先进行非监督聚类,然后参数反演时采取了局部参数共享的策略考虑图像内部的空间相关性,最后联合线性与非线性参数估计丰度。进而,本文提出了一种新的高阶光谱混合模型以提高模型对场景中光谱混合的表达能力,该模型称为MHPNMM模型,它利用非线性映射对局部紧密混合进行建模,同时假设视场中局部的紧密混合会因多次散射叠加。本文利用模拟数据实验和真实数据实验分别对提出的三个新方法进行了验证,结果证明这三种方法相比传统方法均能提高高光谱混合像元分解的精度。


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