什么是空间信息辅助下的端元提取？

端元提取的一般方法主要是从光谱特征角度出发进行端元提取,从而忽视了像元在空间上的相关性。另外,每求一个端元都需要遍历图像中的每个像元，这样无疑是一种时间上的巨大浪费。因此，如何利用空间信息进行端元提取是目前研究的重点。Plaza 等提出了一种利用形态学方法自动提取端元的算法，该算法的优点是在利用光谱信息的同时,很好的利用了像素在空间上的相关性。这里介绍一种利用空间信息去除冗余光谱的算法,这种方法利用高光谱数据在图像空间分布的连续性去除冗余光谱,同时保持光谱多样性不变。

由于地物在图像空间分布的连续性,使得某一地物A的周围同样为此种地物的可能性最大，而作为端元参与线性混合的每种地物只需要此地物中一个“最纯”的像元作为代表。各类地物中，除了它们的“最纯”像元外,其他像元在理想状况下均可作为冗余像元，如果在端元提取处理之前先把这些冗余像元去除,无疑会大大提高端元提取工作的效率。具体做法分为四个步骤。

①首先求出高光谱图像的均值光谱向量m;

②对高光谱图像进行分块操作;

③每块中选出一个距离m最远的像元r_i(i=1,…,S),其中S为所分的块数;

④对由r₁,r₂,…,r_s所组成的光谱数据集合进行端元提取工作。