结合分层和ADMM 的高光谱图像解混方法

房森，焦淑红

哈尔滨工程大学 信息与通信工程学院，黑龙江 哈尔滨 150001

高光谱遥感成像技术是在多光谱遥感成像技术的基础上发展而来的，高光谱遥感的出现可以称得上是遥感技术的一场革命。高光谱成像传感器单位照射面积比较大，因此混合像元[1−2]现象在高光谱图像中普遍存在。混合像元的存在是影响遥感图像分类精度和目标探测效果的重要原因。光谱解混是处理混合像元的主要技术，目的就是了解混合像元内参与混合的成分以及它们各自所对应的比例，是一种更精确的分类技术。由于线性混合模型(linear mixing model, LMM)[3−5]具有物理意义明确且使用简便，在多数的光谱解混方法中均使用LMM 对高光谱数据进行建模。该模型潜在假设一种地物种类可以用一条单一的光谱曲线完全表示，对光谱变异(spectral variation, SV)[6−7]现象考虑不周。为了应对光谱变异，使用一种扩展 的 线 性 混 合 模 型(extended linear mixing model,ELMM)[8]对高光谱数据进行建模。

文献[9]提出了一种基于分层的高光谱解混技术，通过分层的思想，把复杂的问题分解成若干层计算，以此降低总的计算量。乘子交替方 向 法(alternating direction method of multipliers,ADMM)[10]是一种求解优化问题的计算框架，适用于求解分布式凸优化问题。ADMM 通过分解协调过程，将大的全局问题分解为多个较小、较容易求解的局部子问题、并通过协调子问题的解而得到大的全局问题的解。本文提出了一种将分层解混算法和ADMM 优化算法相结合的高光谱解混算法，该算法同时利用了分层算法和ADMM 的特点，并利用模拟数据和真实数据对该算法进行实验。……