Publication:
Understanding the effect of spatial resolution on unmixing algorithms for hyperspectral imagery

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Authors
Santos-García, Andrea
Embargoed Until
Advisor
Vélez-Reyes, Miguel
College
College of Engineering
Department
Department of Electrical and Computer Engineering
Degree Level
M.S.
Publisher
Date
2010
Abstract
This research work presents an experimental study on unmixing of hyperspectral images at different spatial resolutions. The study looks at how the assumptions made in the unmixing procedure affects the results of the inversion. Different algorithms such as Constrained Positive Matrix Factorization (cPMF), Sequential Maximum Angle Convex Cone (SMACC), and Maximum distance (MaxD) are studied and compared. We also study the problem of estimating the number of endmembers using the rank and the positive-rank of a matrix. The rank is estimated by the Scree test and the positive rank is estimated with a search procedure. Hyperspectral Imagery from the Guanica Dry Forest at one and four meters and Enrique Reef Area in Parguera at one, two, and eight meters,were used in the experiments. The data was collected using the AISA sensor during the 2007 Puerto Rico Hyperspectral Mission. Field work in Guanica area and previous class maps of Enrique Reef area were used in validation of the results.

Este trabajo investigación presenta un estudio experimental acerca del desmezclado de imágenes hiperspectrales a diferentes resoluciones espaciales. El estudio muestra de que forma los supuestos establecidos durante el proceso de desmezclado afectan los resultados del proceso de inversión. Diferentes algoritmos como la Factorización matricial positiva con restricciones (cPMF), Cono convexo secuencial de máximo ángulo (SMACC) y Distancia máxima (MaxD) son estudiados y comparados. Además se estudia el problem de la estimación del número de firmas espectrales clase, utilizando la aproximación del rango y el rango positivo. El rango se estima usando un método llamado Test Scree y el rango-positivo se estima hal lando un valor de error adecuado en los resultados obtenidos con la Factorización matricial positiva con restricciones con respecto al cambio en el número de las firmas espectrales clase usadas. Imágenes del área de Guánica a uno y cuatro metros y del área del Cayo Enrique en Parguera, uno, dos y ocho metros, son usadas para experimentar. Los datos fueron coleccionados por el sensor AISA durante la misión hiperespectral de Puerto Rico en 2007. Trabajo de campo en el área de Guánica y mapas previos de clases del área del Cayo Enrique fueron utilizadas para realizar un reconocimento de las características principales de las áreas de estudio.
Keywords
Cite
Santos-García, A. (2010). Understanding the effect of spatial resolution on unmixing algorithms for hyperspectral imagery [Thesis]. Retrieved from https://hdl.handle.net/20.500.11801/2320