1、高光譜遙感技術的發(fā)展始于20世紀80年代,隨著成像技術的進步,高光譜遙感圖像憑借著自身的優(yōu)勢在越來越多的研究領域得到了廣泛的應用。與傳統(tǒng)的多光譜遙感圖像相比,高光譜圖像包含上百個連續(xù)波段的數(shù)據(jù),在獲得被測地物空間信息的同時,在一個光譜區(qū)間內得到了每個像元的連續(xù)波譜信息。從而使得每個像元都能提取出一條連續(xù)的、平滑的光譜曲線,解決了“成像無光譜”,“光譜不成像”的技術難題。然而由于成像光譜儀的空間分辨率有限和地球表面的復雜多樣性,往往圖像中

2、的一個像元內包含著多種不同的地物類型,從而就形成了混合像元,將這個像元劃歸到任何一類地物中都會造成誤差。如果一個像元中只包含了一種純凈的地物,那稱這個像元點為端元。如何從高光譜圖像的眾多像元中準確得到端元就成了迫切需要解決的問題,得到了端元,才使得接下來的線性解混、光譜匹配、圖像分析等技術得以實現(xiàn)。近年來國內外學者研究和發(fā)展的混合像元的分解模型有很多種,比如線性模型、幾何光學模型、非線性模型等。而線性混合模型的優(yōu)點是結構簡單,物理意義明

3、確,對于精確提取出端元具有一定的效果。
　　 數(shù)學形態(tài)學自誕生以來就受到了廣泛的關注和深入的研究,目前已經在很多領域得到應用,并從上世紀80年代起被用于地理信息系統(tǒng)領域,比如遙感圖像特征提取,邊緣檢測,圖像分割等方面,而其在高光譜遙感圖像中的應用卻相對較少。
　　 本論文從高光譜圖像混合像元的成像原理出發(fā),分別介紹了高光譜圖像的數(shù)據(jù)表達,像元的混合模型,端元提取的經典算法等基礎理論。接著在線性混合模型的前提下研究圖像的端