关联型高光谱图像像元分解方法研究

项目名称： 关联型高光谱图像像元分解方法研究

项目编号： No.61171117

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2012

项目学科： 电子学与信息系统

项目作者： 孙卫东

作者单位： 清华大学

项目金额： 62万元

中文摘要： 像元分解是解决高光谱图像混合像元问题的有效途径，而像元分解结果的物理诠释则是该技术走向实用的关键。本申请拟以高光谱图像为对象，针对地面信息与高光谱图像、不同时相/区域高光谱图像间所存在的关联性，就关联型像元分解框架、最佳光谱特征选取与相似度量、目标光谱引导下的像元分解、不同时相/区域高光谱图像间的联合端元提取等核心问题展开研究。研究内容包括：1)针对单一光谱，研究基于贝叶斯模型的光谱分解与光谱吸收特征提取方法；2)针对同类地物、多条光谱间所呈现的光谱簇特性，研究基于分层贝叶斯模型的光谱簇吸收特征提取方法；3)分析不同光谱相似度量间的差异，研究优化光谱相似度量方法；4)探讨将目标光谱引入现有像元分解框架的具体模式，研究目标光谱引导下的像元分解方法；5)针对不同时相/区域高光谱图像，探讨多时相、多帧跨区域联合端元提取方法。该项目的实施将为高光谱遥感数据的定量解析与应用提供一种全新手段。

中文关键词： 高光谱遥感图像；关联型像元分解；目标光谱引导；联合端元提取；

英文摘要：

英文关键词： hyperspectral image；relational spectral unmixing；target spectra guiding；joint endmember extraction；