空-谱融合高光谱遥感影像混合像元稀疏分解与空间定位

项目名称： 空-谱融合高光谱遥感影像混合像元稀疏分解与空间定位

项目编号： No.41371344

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2013

项目学科： 天文学、地球科学

项目作者： 钟燕飞

作者单位： 武汉大学

项目金额： 75万元

中文摘要： 高光谱遥感影像常受到混合像元问题的影响而限制其应用潜力。混合像元光谱分解和亚像元空间定位技术是解决混合像元问题的有效途径。由于现有理论框架的有限性，在纯净像元获取困难、像元内端元组成可变、端元同物异谱等情况下，传统的分解与定位方法还远不能满足实际处理的需求。本项目拟基于稀疏表达理论对高维信号表达与处理的优势，建立高光谱遥感影像的稀疏表达模型，融合影像空间信息，发展普适性高、稳定性强的空-谱融合高光谱遥感影像混合像元稀疏分解和空间定位的模型与方法。其主要思路是基于地面光谱仪和影像学习的方法构造过完备端元光谱库；利用稀疏表达理论对欠定问题的求解能力，融合非局部正则化空间约束、组套索等思想，建立空-谱融合的混合像元稀疏分解理论方法；结合稀疏表达理论和空间定位模型，实现联合稀疏分解的亚像元空间定位，揭示地物亚像元级空间分布信息，其最终成果可以提升高光谱遥感影像的应用潜力，具有重要的理论与应用意义。

中文关键词： 高光谱；混合像元分解；亚像元定位；稀疏分解；

英文摘要： The mixed pixel problem in hyperspectral remote sensing imagery greatly weaken the potential applications in various fields. Spectral unmixing and sub-pixel mapping techniques are the effective option to solve the mixed pixel problem. Due to the limitatio

英文关键词： Hyperspectral；Spectral unmixing；Sub-pixel mapping；Sparse unmixing；