基于线性最小二乘支持向量机的光谱端元选择算法-豆柴文库

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基于线性最小二乘支持向量机的光谱端元选择算法 Abstract Spectralunmixingisafundamentalissueinhyperspectralimageanalysis,whichaimstoestimatetheabundancefractionsofdifferentpurematerials,alsoknownasendmembersorspectralsignatures,presentineachpixelofahyperspectralimage.Endmemberselectionisacrucialstepinspectralunmixingtoidentifyendmembersaccurately.Thispaperproposesanewendmemberselectionalgorithmbasedonlinearleast-squaressupportvectormachines(LSSVM).Theproposedalgorithmistestedonseveralsyntheticdatasetsandrealhyperspectralimages,andtheresultsshowthattheproposedalgorithmisaneffectivemethodforendmemberselection. Introduction Hyperspectralimagingtechnologyhasbeenwidelyusedinvariousfields,suchasagriculture,environment,remotesensing,andmedicine.Hyperspectralimagestypicallyconsistofhundredsofspectralbands,whichcorrespondtodifferentwavelengthsoflight.Inordertointerpretthespectralinformation,itisnecessarytoidentifythepurematerialsorendmembersthatarepresentineachpixeloftheimage.Spectralunmixingisacommontechniqueusedtoestimatetheabundancefractionsofdifferentendmembersineachpixeloftheimage. Endmemberselectionisacrucialstepinspectralunmixing,asithasasignificantimpactontheaccuracyofendmemberidentificationandabundanceestimation.Therefore,itisessentialtodevelopeffectiveandefficientalgorithmsforendmemberselection. Inrecentyears,manyalgorithmshavebeenproposedforendmemberselection,includingN-FINDR,PPI,VCA,andATGP.However,thesealgorithmshavesomelimitations,suchassensitivitytonoise,highcomputationalcomplexity,andtherequirementofpriorknowledgeaboutthenumberofendmembers.Therefore,itisnecessarytodevelopnewendmemberselectionalgorithmsthatcanovercometheselimitations. Inthispaper,weproposeanewendmemberselectionalgorithmbasedonlinearleast-squaressupportvectormachines(LSSVM).Theproposedalgorithmcaneffectivelyselecttheendmemberswhileovercomingthelimitationsofexistingalgorithms. RelatedWork Endmemberselectionisanessentialstepinhyperspectralimageanalysis,andmanyalgorithmshavebeenproposedforthistask.Inthissection,webrieflyr

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