N-FINDR：一种快速自主光谱端元确定的算法，用于高光谱数据

对高光谱数据集的分析需要确定称为“端元”的某些基谱。一旦找到这些谱，图像立方体就可以被“解混”成每个像素中每种材料的分数丰度。现在存在几种技术可以完成端元的确定，其中大多数涉及经过训练的地质学家的干预。通常假设这些端元以纯净或未混合像素的形式存在于图像中。本文提出了一种基于凸集合几何的寻找图像中独特纯净像素集的方法。该技术基于这样一个事实：在N个光谱维度中，由最纯净像素形成的单纯形所包含的N-体积大于任何由其他像素组合形成的体积。该算法通过在数据内部“充气”一个单纯形开始，初始设置为一组随机像素。对于每个像素和每个端元，将端元替换为像素的光谱，并重新计算体积。如果体积增加，新像素的光谱就替代该端元。这个过程重复进行，直到不再进行替换。该算法成功地在合成数据集上推导出端元，并在数据不完美的情况下表现出鲁棒性。已从AVIRIS Cuprite数据集中提取出光谱端元，这些端元与参考光谱非常匹配，生成的丰度图也与已发布的矿物图匹配。