Извлечение сигнатур конечных элементов с помощью быстрого итеративного индекса чистоты пикселей
endmembers = fippi(inputData,numEndmembers)inputData используя алгоритм быстрого итеративного индекса чистоты пикселей (FIPPI). numEndmembers - количество сигнатур конечных элементов, извлекаемых с помощью алгоритма FIPPI. Дополнительные сведения о методе FIPPI см. в разделе Алгоритмы.
endmembers = fippi(inputData,numEndmembers,'ReductionMethod',method)
Примечание
Для выполнения этой функции требуется библиотека гиперспектральных изображений Toolbox™ обработки изображений. Можно установить библиотеку гиперспектральных изображений панели инструментов обработки изображений из проводника надстроек. Дополнительные сведения об установке надстроек см. в разделе Получение надстроек и управление ими.
Считывание гиперспектральных данных в рабочую область.
hcube = hypercube('paviaU.hdr');Найти число спектрально различающихся конечных элементов, присутствующих в гиперспектральном кубе данных, с помощью countEndmembersHFC функция.
numEndmembers = countEndmembersHFC(hcube,'PFA',10^-7);Вычислите конечные элементы с помощью метода быстрого итеративного индекса чистоты пикселей (FIPPI). По умолчанию fippi функция использует преобразование максимальной доли шума (MNF) для предварительной обработки.
endmembers = fippi(hcube.DataCube,numEndmembers);
Постройте график конечных элементов гиперспектральных данных.
figure plot(endmembers) xlabel('Band Number') ylabel('Pixel Values') ylim([0 9000]) title({'Endmembers Spectra',['Number of Endmembers = ' num2str(numEndmembers)]});
Считывание гиперспектральных данных в рабочую область.
hcube = hypercube('paviaU.hdr');Найти число спектрально различающихся конечных элементов, присутствующих в гиперспектральном кубе данных, с помощью countEndmembersHFC функция.
numEndmembers = countEndmembersHFC(hcube,'PFA',10^-7);Вычислите конечные элементы с помощью метода быстрого итеративного индекса чистоты пикселей (FIPPI). Выберите анализ главных компонентов (PCA) в качестве метода уменьшения размерности для предварительной обработки.
endmembers = fippi(hcube.DataCube,numEndmembers,'ReductionMethod','PCA');
Постройте график конечных элементов гиперспектральных данных.
figure plot(endmembers) xlabel('Band Number') ylabel('Pixel Values') ylim([0 9000]) title({'Endmembers Spectra',['Number of Endmembers = ' num2str(numEndmembers)]});
FIPPI - итеративный подход, который итеративно выбирает лучших кандидатов в конечные члены после каждой итерации. В отличие от метода индекса чистоты пикселей (PPI), метод FIPPI выбирает начальный набор перекосов с помощью процесса автоматического формирования цели (ATGP) [1]. В результате алгоритм быстрее сходится и генерирует уникальный пиксель для каждого конечного элемента. Шаги, связанные с подходом FIPPI, резюмируются следующим образом:
Вычислите полосы главных компонентов и уменьшите спектральную размерность входных данных с помощью MNF или PCA. Число полос главных компонентов, которые должны быть извлечены, устанавливается равным числу конечных элементов, которые должны быть извлечены.
Найдите начальный набор конечных элементов с помощью метода ATGP. Начальный набор конечных элементов образует набор скошенных элементов 1p, на которые проецируются входные данные.
Для итерации 1 Пусть R1 является вектором выборки, который обозначает пиксельные спектры. Затем ортогонально спроецируйте вектор выборки на каждый перекос и найдите крайность.
Сохраните расположение каждого экстремального значения и подсчитайте их вхождения. Число вхождений называется количеством PPI.
Найдите число PPI для каждого пиксельного спектра и определите набор векторов выборки {rk} с максимальным количеством PPI в качестве конечных элементов.
Создайте новый набор перекосов, объединив набор новых конечных элементов с начальным набором перекосов.
1)}
Для итерации 2 спроецируйте все векторы выборки на новый набор перекосов и определите новый набор конечных элементов. Затем создайте новый набор перекосов для следующей итерации )}.
Итерация останавливается, если набор перекосов, созданных в двух последовательных итерациях, остается прежним. Этот окончательный набор перекосов является конечными элементами входных данных.
)}
[1] Чанг, С.-И. и А. Плаза. «Быстрый итеративный алгоритм реализации индекса чистоты пикселей». IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters 3, No. 1 (январь 2006 года): 63-67. https://doi.org/10.1109/LGRS.2005.856701.