estimateAbundanceLS
構文
説明
は、最小二乗法を使用してハイパースペクトル データ キューブ内のエンドメンバーの存在量マップを推定します。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。
は存在量マップの推定に使用する最小二乗法を指定します。abundanceMap
= estimateAbundanceLS(___,'Method',estMethod
)
メモ
この関数には Image Processing Toolbox™ Hyperspectral Imaging Library が必要です。Image Processing Toolbox Hyperspectral Imaging Library 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。
Image Processing Toolbox Hyperspectral Imaging Library は MATLAB® Online™ または MATLAB Mobile™ ではサポートされないため、デスクトップの MATLAB が必要となります。
例
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