[发明专利]一种基于提纯优化的空间目标光谱解混方法

摘要

本发明公开了一种基于提纯优化的空间目标光谱解混方法，通过提纯方法，首先对原始稀疏光谱采用可变分裂增广拉格朗日算法进行端元提取，该方法可以有效选择混合光谱的初始端元，减小计算量。然后利用端元提纯优化方法，对初始提取出的端元进行迭代提纯与优化，优化后的端元一步步逼近真实端元。最后将提纯优化后得到的端元和丰度与原始光谱进行比较，不断进行提纯操作直至提纯后的端元重构误差大于之前误差的最小值，所得的端元及丰度即为最优解。本发明具有鲁棒性强、速度快的优点，还能在低信息量的情况下准确求解。

主权项

一种基于提纯优化的空间目标光谱解混方法，其特征在于：实现步骤如下：步骤101，输入待测混合光谱和端元个数；步骤102，对所述待测混合光谱数据进行预处理，以去除噪声、基线的干扰；步骤103，根据待测混合光谱和端元个数，利用可变分裂增广拉格朗日算法提取出初始端元；步骤104，对提取出的初始端元进行提纯迭代优化，得到提纯后的端元；步骤105，利用全约束最小二乘法求出提纯后端元对应的丰度，并由此得到重构光谱数据；步骤106，将所述重构光谱数据与输入的待测混合光谱比较，得到提纯后的重构误差RMSE；步骤107，若提纯后的重构误差提到小于未进行步骤104中提纯操作的重构误差最小值，则继续进行步骤104中的提纯操作，直至提纯后的重构误差大于提纯前的重构误差，最终的端元矩阵与丰度矩阵即为最优解，最终实现对空间目标光谱的解混。