什么是最大距离法？
在采用N-FINDR算法进行端元提取时,需要先对原始数据进行降维处理，这也正是N-FINDR算法可能引起偏差(比如“忽视”小目标)的原因所在，同时也是此算法的不足之处。这里采用种基于最大距离的自动提取端元的快速算法，克服了N-FINDR算法方程式受数据维数限制的缺陷。具体算法为:首先，以图像中所有像元的平均向量e0为初始值，从图像中找出距离e0最远的点即为第一个端元e1,距离e1最远的点e2即为第二个端元，记下这两点的距离d(1);然后，找出距离e1,e2决定的直线最远的点e3,即与顶点e1、e2围成最大面积三角形的点，记下点e3到e1,e2决定的直线的距离d(2);再找出距离e1,e2,e3决定的平面最远的点e4,即与这三个端元围成最大体积三棱锥的点,记下点e4到e1,e2,e3决定的平面的距离d(3)。依此类推，可以找到图像中的所有端元e1,e2,…,eN,(其中ei=(e1i,e2i,…,eLi),L为波段数),同时得到评价各个端元重要性的指标d(m)(称之为结构影响函数),其中,m=1,2,…,N-1。
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