基于顶点成分分析的高光谱图像端元提取算法

在基于几何学的端元提取这类算法中,VCA以其全自动和端元提取速度快的特点而受到广泛的关注,但它仅利用了高光谱图像的光谱信息,易受异常像元影响,且抗噪性能较差.论文根据高光谱图像中地物在空间上具有成片分布的特点,提出利用空间信息来改进VCA算法端元提取的质量.该约束使VCA算法逐次选择的纯像元位于空间一致区域,并将该区域的均值作为端元.仿真数据和实测数据上实验结果表明,改进的VCA算法有效克服了异常像元的影响,并提高了端元提取的精度.