⛳️座右铭：行百里者，半于九十。
📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁
目录
💥1 概述
📚2 运行结果
🎉3 参考文献
🌈4 Matlab代码、数据、文献
💥1 概述
基于熵的凸集优化用于高光谱图像的空间-光谱端元提取
基于熵的凸集优化用于高光谱图像中的空间-光谱端元提取
摘要：
光谱解混是遥感高光谱数据利用中的一个重要问题。自动光谱解混可以看作是一个三阶段问题，第一阶段是子空间识别，下一个是端元提取，最后一个是丰度估计。在这个顺序中，端元提取是最具挑战性的问题。许多研究人员尝试仅使用光谱信息从高光谱图像中提取端元。然而，众所周知，包含空间信息可以改善端元提取任务。在本文中，我们介绍了一种利用光谱和空间信息的新端元提取算法。所提出的算法的一个主要创新是利用熵来利用空间信息，同时利用凸集优化来利用光谱信息。在文献中，没有一个空间-光谱算法使用熵作为空间信息。包含这种基于熵的空间信息可以提高端元提取过程的准确性。所提出的算法得到的结果（使用各种指标）与其他最先进方法得到的结果进行了比较，使用了合成和真实数据集。我们的实验结果表明，所提出的算法优于许多可用的算法。
遥感在地球科学、地理学、土地测量和火星探索等各种应用中被使用[1]。高光谱传感器通过从电磁谱中收集数百个（窄）波段的信息，为遥感领域开辟了新的途径。高光谱传感器在分析地质特征、土壤、植被和环境方面提供了精确和可靠的信息。航天和航空系统使用高光谱传感器进行许多不同的目的，包括目标检测、材料制图、材料识别和表面特性识别。然而，这些任务的准确性在很大程度上取决于捕获图像的空间分辨率。由于高光谱传感器的（通常较低的）空间分辨率，许多像素在性质上是混合的，即它们由多个纯光谱材料组成。形成混合像素的其他原因包括多次散射和材料的亲密混合[2]。这种混合可以是线性的或非线性的，取决于纯光谱特征（在高光谱成像术语中称为端元）在混合像素中是如何组合的。大多数作品假设线性混合模型，因为它是对实际应用的简单近似[2]。在这个模型中，端元的概念是一个关键方面，因为端元是纯材料的光谱特征，可以用来模拟（线性或非线性地）场景中的混合像素。
📚2 运行结果
部分代码：
%% Virtual Dimension
VD=12;%% ECSO algorithm
[endmemberindex] = ECSO(Y,VD);
endmemberindex_ECSO=change_index(endmemberindex,p,q);%% VCA algorithm
[U_VCA,e_index,snrEstimate]=hyperVca(Y,VD);
endmemberindex_VCA=change_index(e_index,p,q); %% GT
t1=load('groundTruth_Cuprite_nEnd12.mat');
gt=t1.M;
tit=t1.cood;
n1=gt(3:103,:);
n2=gt(114:147,:);
n3=gt(168:220,:);
gt=[n1;n2;n3];
[gt_m,gt_n]=size(gt);%% Total Spectral Angle Mapper (TSAM) calculations
for i=1:gt_n
for j=1:Bands🎉3 参考文献
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