基于Cayley-Menger行列式的高光谱遥感图像端元提取方法

提出了一种基于Cayley-Menger行列式的快速端元提取算法.该算法的目标是寻找包含高光谱数据集的最小体积的单形体.与其它基于单形体几何的算法相比,该方法具有诸多优点.首先,Cayley-Manger行列式的引入使得算法可以便捷地利用Hermite矩阵的特点大大加速搜索过程,进而得到一个稳定的最终解.其次,该算法无须对数据进行降维处理,从而可以避免因数据降维而造成的有用信息的丢失.仿真和实际高光谱数据的实验结果表明,所提出的算法在获得准确解的同时,具有非常快的收敛速度....

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Published in红外与毫米波学报 Vol. 31; no. 3; pp. 265 - 270
Main Author 普晗晔 王斌 张立明
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 复旦大学波散射与遥感信息教育部重点实验室,上海200433 2012
复旦大学,上海,200433%复旦大学,上海200433
Subjects
Cayley-Menger行列式
单形体
最小体积
辅助高
高光谱解混
辅助高
Cayley-Menger行列式
单形体
高光谱解混
最小体积
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ISSN1001-9014
DOI10.3724/SP.J.1010.2012.00265

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Abstract 提出了一种基于Cayley-Menger行列式的快速端元提取算法.该算法的目标是寻找包含高光谱数据集的最小体积的单形体.与其它基于单形体几何的算法相比,该方法具有诸多优点.首先,Cayley-Manger行列式的引入使得算法可以便捷地利用Hermite矩阵的特点大大加速搜索过程,进而得到一个稳定的最终解.其次,该算法无须对数据进行降维处理,从而可以避免因数据降维而造成的有用信息的丢失.仿真和实际高光谱数据的实验结果表明,所提出的算法在获得准确解的同时,具有非常快的收敛速度.
AbstractList TP751; 提出了一种基于Cayley-Menger行列式的快速端元提取算法.该算法的目标是寻找包含高光谱数据集的最小体积的单形体.与其它基于单形体几何的算法相比,该方法具有诸多优点.首先,Cayley-Manger行列式的引入使得算法可以便捷地利用Hermite矩阵的特点大大加速搜索过程,进而得到一个稳定的最终解.其次,该算法无须对数据进行降维处理,从而可以避免因数据降维而造成的有用信息的丢失.仿真和实际高光谱数据的实验结果表明,所提出的算法在获得准确解的同时,具有非常快的收敛速度.
提出了一种基于Cayley-Menger行列式的快速端元提取算法.该算法的目标是寻找包含高光谱数据集的最小体积的单形体.与其它基于单形体几何的算法相比,该方法具有诸多优点.首先,Cayley-Manger行列式的引入使得算法可以便捷地利用Hermite矩阵的特点大大加速搜索过程,进而得到一个稳定的最终解.其次,该算法无须对数据进行降维处理,从而可以避免因数据降维而造成的有用信息的丢失.仿真和实际高光谱数据的实验结果表明,所提出的算法在获得准确解的同时,具有非常快的收敛速度.
Author 普晗晔 王斌 张立明
AuthorAffiliation 复旦大学电子工程系,上海200433 复旦大学波散射与遥感信息教育部重点实验室,上海200433
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Notes hyperspectral unmixing ; Cayley-Menger determinant; auxiliary height; minimum volume ; simplex
31-1577/TN
PU Han-Ye, WANG Bin , ZHANG Li-Ming （ 1. Department of Electronic Engineering, Fudan University, Shanghai 200433, China; 2. The Key Laboratory of Wave Scattering and Remote Sensing Information （ Ministry of Education）, Fudan University, Shanghai 200433, China）
A fast Cayley-Menger determinant-based endmember extraction algorithm for hyperspectral unmixing was proposed. The algorithm is to find the simplex enclosing the hyperspectral data with minimum volume. It improves current simplex-based algorithms in several aspects. The introduction of Cayley-Menger determinant makes it easy to use features of Hermite matrix to accelerate the searching process and gives a stable result finally. Moreover, a dimensionality reduction transform is not necessary in this algorithm, which will avoid the loss of useful information during the dimensionality reduction. The experimental results on synthetic and real hyperspectral
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SubjectTerms Cayley-Menger行列式
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Title 基于Cayley-Menger行列式的高光谱遥感图像端元提取方法
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