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基于部分线性非负矩阵分解的城市高光谱遥感数据中光伏板检测与面积估算解混方法

DOI：10.3390/rs11182164 期刊：Remote Sensing 出版年份：2019 更新时间：2025-09-16 10:30:52
摘要： 高光谱分辨率的高光谱数据由传感器采集，这些传感器从电磁波谱中数百个狭窄且连续的波段获取图像。这些数据为城市地区地表特征描述和精确识别提供了独特机遇。迄今为止，利用这些数据自动检测和估算光伏面板面积的研究较少，而光伏面板目前是发达国家城市地区可再生能源系统的重要组成部分。本文提出两种基于高光谱解混的光伏面板表面检测与估算方法。这些与线性光谱解混(LSU)技术相关的方法基于新型非负矩阵分解(NMF)算法，该算法利用已知面板光谱，属于部分NMF方法。第一种方法称为Grd-Part-NMF，是基于梯度的方法；第二种方法称为Multi-Part-NMF，采用乘法更新规则。为评估这些方法的性能，在城市区域获取的真实合成高光谱数据和机载高光谱数据上开展实验。对于合成数据，结果表明所提方法的整体性能显著优于现有文献中基于NMF解混的方法。对于真实数据，首先通过相同区域的高空间分辨率正射影像验证了检测和面积估算结果，随后与标准NMF解混方法及单类分类方法的结果进行对比。比较显示，本文方法优于现有文献方法。
作者： Moussa Sofiane Karoui，Khelifa Djerriri，Xavier Briottet，Fatima Zohra Benhalouche，Yannick Deville，Thomas Houet，Arnaud Le Bris，Christiane Weber
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

利用两种基于高光谱解混的方法，在城市高光谱遥感数据中自动检测并估算光伏面板的表面。

研究成果

提出的Grd-Part-NMF和Multi-Part-NMF方法能有效检测城市高光谱遥感数据中的光伏板并估算其面积，性能优于基于标准NMF解混和基于单类分类的方法。Multi-Part-NMF方法表现略优。未来工作可将这些方法扩展至高光谱数据中其他城市与非城市材料的检测。

研究不足

所提出的部分非负矩阵分解（Part-NMF）算法不能保证提供唯一解，其收敛点可能取决于初始化情况。初始化阶段是关键问题，需要采用顶点成分分析（VCA）或稀疏非负矩阵分解（SISAL）等方法来获取未知端元光谱的初始估计值。

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