一种基于支持向量数据描述的近边界端元提取方法技术

本发明专利技术涉及一种基于支持向量数据描述的近边界端元提取方法。本发明专利技术的目的是这样实现的：（1）基于支持向量数据描述获取近边界端元搜索区域：（2）基于PCA最值最大距离法初始化端元集。本发明专利技术实施简单，为端元提取过程搜索空间大、随机初始化端元影响提取结果的两大难题找到有效的解决方案。两部可独立改善提取结果性能，也可结合使用，在效率和精度上同时取得性能的提升。此外两方面都可以灵活适用于其他的端元提取算法，为有端元提取需求的相关研究内容提供了一个通用、高效、性能优越的处理模板。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种基于支持向量数据描述的近边界端元提取方法。 
技术介绍
高光谱遥感的发展使得遥感技术进入一个全新的数据挖掘时代。随着光谱分辨率的提高，传统成像技术无法挖掘处理的信息，在高光谱成像技术的空前发展中得到前所未有的进步。但与此同时空间分辨率不足的事实，为高光谱图像数据的处理带来新的挑战，混合像元的概念由此而生。混合像元的处理在近几年得到了广泛的研究，作为混合像元处理前提的端元提取也受到众多的关注。“端元”是指高光谱数据中可以详尽表示待测地物光谱属性的纯像素，获得的端元向量通常作为高光谱图像处理算法对待测地物的先验知识，所以高光谱端元提取算法通常作为图像的预处理过程，提取到端元向量的可靠性对后续高光谱处理算法的处理精度起到极其重要的作用。 近年来端元提取算法及相应的改进算法层出不穷。端元通常分布在由混合像元所构成的凸面单形体的顶点或顶点附近的单形体边缘上，N-FINDR算法作为一种全自动处理、无参数设置的简单算法受到广泛的应用。但是由于高光谱图像海量的数据，N-FINDR巨大的数据搜索空间和初始化端元随机选择两个方面在提取结果精度、稳定性及本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于支持向量数据描述的近边界端元提取方法，其特征在于：（1）基于支持向量数据描述获取近边界端元搜索区域：1）应用PCA对原始数据降维得到p‑1维数据集，p为端元数目；2）得到卡方约简数据集：(x1-u1)2σ12+...+(xp-1-up-1)2σp-12>χ1-α2,]]>概率水平α设置为0.05；3）在约简数据集上执行基于支持向量数据描述进一步设置阈值得到近边界数据集：给定数据集{x1,x2,...,xl},xi∈Rn,i＝1,2,...,l.minR2+1vlΣi=1lξi;]]>s.t.||φ(xi)‑o||2≤R2+ξ...

【技术特征摘要】
1.一种基于支持向量数据描述的近边界端元提取方法，其特征在于：
（1）基于支持向量数据描述获取近边界端元搜索区域：
1）应用PCA对原始数据降维得到p-1维数据集，p为端元数目；
2）得到卡方约简数据集：
(x1-u1)2&sigm...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵春晖，赵艮平，田明华，王立国，廖艳苹，
申请(专利权)人：哈尔滨工程大学，
类型：发明
国别省市：黑龙江;23