基于数据简化的改进非负矩阵分解端元提取方法

徐君; 王旭红; 王彩玲

doi:doi:10.3788/LOP56.091001

激光与光电子学进展, 2019, 56 (9): 091001, 网络出版: 2019-07-05

基于数据简化的改进非负矩阵分解端元提取方法下载： 951次

Improved Algorithm for Nonnegative Matrix Factorization and Endmember Extraction Based on Data Simplification

徐君 ^1,*王旭红 ²王彩玲 ³

作者单位

¹ 西安航空学院电子工程学院, 陕西西安 710077

² 西北大学城市与环境学院, 陕西西安 710127

³ 西安石油大学计算机学院, 陕西西安 710065

图 & 表

图 1. 数据简化改进的NMF混合像元分解算法流程

Fig. 1. Flow chart of NMF mixed pixel decomposition algorithm improved by data simplification

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图 2. Cuprite地区的AVIRIS数据假彩色合成图

Fig. 2. AVIRIS data false-color image of Cuprite region

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图 3. MVC-NMF算法端元提取结果。(a)数据简化前;(b)数据简化后

Fig. 3. Endmember extraction results of MVC-NMF algorithm. (a) Before data simplification; (b) after data simplification

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表 1数据简化前后MVC-NMF算法所提取的端元与USGS光谱库中标准光谱的光谱角

Table1. Spectral angles between endmembers extracted by MVC-NMF algorithm and standard spectra in USGS spectral library before and after data simplificationrad

Mineral specie	Before datasimplification	After datasimplification
Alunite	0.0872	0.0866
Buddingtonite	0.1386	0.1384
Sphene	0.2106	0.2107
Chalcedony	0.1532	0.1542
Muscovite	0.0832	0.0835
Nortronite	0.2042	0.2052
Montmorillonite	0.1114	0.1117
Kaolinite#1	0.2358	0.2356
Desert varnish	0.3825	0.3842
Operation time/s	2686.3	539.8

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徐君, 王旭红, 王彩玲. 基于数据简化的改进非负矩阵分解端元提取方法[J]. 激光与光电子学进展, 2019, 56(9): 091001. Jun Xu, Xuhong Wang, Cailing Wang. Improved Algorithm for Nonnegative Matrix Factorization and Endmember Extraction Based on Data Simplification[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2019, 56(9): 091001.

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图 1. 数据简化改进的NMF混合像元分解算法流程

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图 2. Cuprite地区的AVIRIS数据假彩色合成图

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图 3. MVC-NMF算法端元提取结果。(a)数据简化前;(b)数据简化后

Fig. 3. Endmember extraction results of MVC-NMF algorithm. (a) Before data simplification; (b) after data simplification

表 1数据简化前后MVC-NMF算法所提取的端元与USGS光谱库中标准光谱的光谱角

Table1. Spectral angles between endmembers extracted by MVC-NMF algorithm and standard spectra in USGS spectral library before and after data simplificationrad

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