基于深度學(xué)習(xí)和空譜聯(lián)合先驗的高光譜遙感解混研究

基于深度學(xué)習(xí)和空譜聯(lián)合先驗的高光譜遙感解混研究基于深度學(xué)習(xí)和空譜聯(lián)合先驗的高光譜遙感解混研究

摘要：高光譜遙感技術(shù)在地球觀測中起著重要作用，但由于遙感圖像中的混合像元問題，精確的解混技術(shù)仍然是一個具有挑戰(zhàn)性的問題。本文提出了一種基于深度學(xué)習(xí)和空譜聯(lián)合先驗的高光譜遙感解混方法。該方法利用深度學(xué)習(xí)算法自動提取高光譜遙感圖像中的光譜特征，并通過空譜聯(lián)合先驗對混合像元進(jìn)行解混。實驗結(jié)果表明，該方法能夠有效地提取高光譜遙感圖像中的光譜信息，并獲得較好的解混效果。

1.引言

高光譜遙感技術(shù)是一種獲取地球表面反射率的重要手段，它能夠提供豐富的光譜信息，對于農(nóng)業(yè)、環(huán)境保護(hù)、地質(zhì)勘探等領(lǐng)域具有重要的應(yīng)用價值。然而，由于高光譜遙感圖像中像元光譜混合的問題，使用高光譜遙感圖像進(jìn)行定量分析和應(yīng)用仍然具有挑戰(zhàn)性。因此，提出一種高效準(zhǔn)確的解混方法對于充分發(fā)揮高光譜遙感圖像的潛力至關(guān)重要。

2.相關(guān)工作

目前，對于高光譜遙感圖像解混問題的研究可以分為基于光譜曲線擬合和基于混合模型的方法。光譜曲線擬合方法通過擬合混合像元的光譜曲線，然后估計每個光譜端元的成分占比來進(jìn)行解混。混合模型方法則是將光譜混合問題轉(zhuǎn)化為解線性方程組的問題，通過求解線性方程組來估計像元端元的成分占比。雖然這些方法在一定程度上可以解決光譜混合問題，但是由于混合像元的非線性和高光譜遙感圖像的高維度特性，這些方法的解混精度和效率還有進(jìn)一步的提升空間。

3.提出的方法

為了解決高光譜遙感圖像解混問題，本文提出了一種基于深度學(xué)習(xí)和空譜聯(lián)合先驗的解混方法。該方法首先利用深度學(xué)習(xí)算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等，對高光譜遙感圖像中的光譜特征進(jìn)行自動提取。由于深度學(xué)習(xí)算法具有強(qiáng)大的非線性建模能力，可以更好地捕捉到混合像元的特征。

然后，通過空譜聯(lián)合先驗對混合像元進(jìn)行解混?？兆V先驗指的是同一遙感圖像中不同像元之間的空間相關(guān)性，而聯(lián)合先驗則是指遙感圖像中不同波段之間的光譜相關(guān)性。通過綜合考慮這兩種先驗信息，可以更準(zhǔn)確地估計每個混合像元的端元成分占比，并進(jìn)行解混。

4.實驗與結(jié)果分析

為了驗證提出的方法的有效性，我們在一組真實的高光譜遙感圖像上進(jìn)行了實驗。實驗結(jié)果表明，與傳統(tǒng)的解混方法相比，基于深度學(xué)習(xí)和空譜聯(lián)合先驗的方法具有更好的解混效果和較高的解混精度。同時，該方法能夠有效地提取高光譜遙感圖像中的光譜信息，將圖像混合像元解混為端元成分。

5.結(jié)論與展望

本文提出了一種基于深度學(xué)習(xí)和空譜聯(lián)合先驗的高光譜遙感解混方法，并通過實驗證明了其有效性和優(yōu)越性。然而，由于深度學(xué)習(xí)需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和計算資源，該方法在較大規(guī)模遙感圖像上的應(yīng)用還有待進(jìn)一步研究。同時，如何更好地提取空譜先驗和聯(lián)合先驗信息，以及如何進(jìn)一步提升解混效果仍然是未來研究的方向綜合以上實驗結(jié)果和分析，本文提出的基于深度學(xué)習(xí)和空譜聯(lián)合先驗的高光譜遙感解混方法在解混效果和解混精度方面表現(xiàn)出較傳統(tǒng)方法更好的性能。該方法能夠有效地提取高光譜遙感圖像中的光譜信息，將混合像元準(zhǔn)確解混為端元成分。然而，進(jìn)一步的研究還需