estimateAbundanceLS
存在量マップの推定
構文
説明
abundanceMap = estimateAbundanceLS(inputData,endmembers)
ハイパースペクトル データ キューブにはピュア ピクセルとミクセルのどちらも格納できます。ピュア ピクセルは 1 つのクラスのスペクトル特性を表し、ミクセルは複数クラスのスペクトル特性を表します。ピュア ピクセルのスペクトル シグネチャは、ハイパースペクトル データ キューブ内に存在する一意のクラスを識別するエンドメンバーを構成します。ミクセルのスペクトル シグネチャは 2 つ以上のエンドメンバー スペクトルの線形結合とすることができます。存在量マップは、各ピクセルのスペクトルに存在する各エンドメンバーの比率を識別します。P 個のエンドメンバーを含む空間次元 M 行 N 列のハイパースペクトル データ キューブの場合、P 個の存在量マップが存在し、それぞれのサイズは M 行 N 列です。
存在量マップの推定処理は "スペクトル アンミキシング" と呼ばれ、各ピクセルのスペクトルが任意のエンドメンバー スペクトルのセットに分解されます。
abundanceMap = estimateAbundanceLS(___,Method=estMethod)
メモ
この関数には、Hyperspectral Imaging Library for Image Processing Toolbox™ が必要です。Hyperspectral Imaging Library for Image Processing Toolbox はアドオン エクスプローラーからインストールできます。アドオンのインストールの詳細については、アドオンの入手と管理を参照してください。
Hyperspectral Imaging Library for Image Processing Toolbox は、MATLAB® Online™ および MATLAB Mobile™ によってサポートされないため、デスクトップの MATLAB が必要です。
例
ハイパースペクトル データ キューブとエンドメンバー シグネチャを含む MAT ファイルをワークスペースに読み込みます。データ キューブとエンドメンバー シグネチャを抽出します。
data = load("indian_pines.mat");
dataCube = data.indian_pines;
endmembers = data.signatures;エンドメンバー スペクトルをプロットします。
plot(endmembers)
numEndMem = num2str(size(endmembers,2));
title("Number of Endmembers: "+numEndMem) 
エンドメンバー スペクトルの存在量マップを推定します。
abundanceMap = estimateAbundanceLS(dataCube,endmembers);
エンドメンバー スペクトルごとの存在量マップを表示します。存在量マップの順序は endmembers 入力のエンドメンバーの順序と同じです。
montage(abundanceMap,Size=[4 4],BorderSize=[10 10]); colormap default title("Abundance Maps for Endmembers");
ハイパースペクトル データをワークスペースに読み取ります。
hcube = imhypercube("jasperRidge2_R198.hdr");ハイパースペクトル データから、6 個のエンドメンバーを抽出します。
endmembers = nfindr(hcube,6);
完全制約付き最小二乗法を使用してエンドメンバーごとの存在量マップを推定します。
datacube = gather(hcube);
abundanceMap = estimateAbundanceLS(datacube,endmembers,Method="fcls");関数 colorize を使用してデータ キューブの RGB イメージを推定します。
rgbImg = colorize(hcube,Method="rgb");RGB イメージを表示します。
figure
imagesc(rgbImg)
title("RGB Image of Data Cube")
エンドメンバー スペクトルの存在量マップを表示します。存在量マップの順序は入力引数 endmembers のエンドメンバーの順序と同じです。
figure montage(abundanceMap(:,:,1:3),Size=[1 3],BorderSize=[20 20]) colormap default colorbar title("Abundance Map for Endmember 1 | Abundance Map for Endmember 2 | Abundance Map for Endmember 3",FontSize=14)
figure montage(abundanceMap(:,:,4:6),Size=[1 3],BorderSize=[20 20]) colormap default colorbar title("Abundance Map for Endmember 4 | Abundance Map for Endmember 5 | Abundance Map for Endmember 6",FontSize=14)
入力引数
出力引数
参照
[1] Keshava, N., and J.F. Mustard. “Spectral Unmixing.” IEEE Signal Processing Magazine 19, no. 1 (January 2002): 44–57. https://doi.org/10.1109/79.974727.
[2] Kay, Steven M. Fundamentals of Statistical Signal Processing. Prentice Hall Signal Processing Series. Englewood Cliffs, N.J: Prentice-Hall PTR, 1993.
バージョン履歴
R2020a で導入
