• Current Optics and Photonics
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• 제5권4호
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• pp.431-443
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• 2021

Sparse unmixing has been proven to be an effective method for hyperspectral unmixing. Hyperspectral images contain rich spectral and spatial information. The means to make full use of spectral information, spatial information, and enhanced sparsity constraints are the main research directions to improve the accuracy of sparse unmixing. However, many algorithms only focus on one or two of these factors, because it is difficult to construct an unmixing model that considers all three factors. To address this issue, a novel algorithm called multiview-based spectral weighted and low-rank row-sparsity unmixing is proposed. A multiview data set is generated through spectral partitioning, and then spectral weighting is imposed on it to exploit the abundant spectral information. The row-sparsity approach, which controls the sparsity by the l_2,0 norm, outperforms the single-sparsity approach in many scenarios. Many algorithms use convex relaxation methods to solve the l_2,0 norm to avoid the NP-hard problem, but this will reduce sparsity and unmixing accuracy. In this paper, a row-hard-threshold function is introduced to solve the l_2,0 norm directly, which guarantees the sparsity of the results. The high spatial correlation of hyperspectral images is associated with low column rank; therefore, the low-rank constraint is adopted to utilize spatial information. Experiments with simulated and real data prove that the proposed algorithm can obtain better unmixing results.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.820-824
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• 2003

One of the most important research areas on remote sensing is spectral unmixing of hyper-spectral data. For spectral unmixing of hyper spectral data, accurate land cover information is necessary. But obtaining accurate land cover information is difficult process. Obtaining land cover information from high-resolution data may be a useful solution. In this study spectral signature of endmembers on ASTER acquired in October was calculated from land cover information on IKONOS acquired in September. Then the spectral signature of endmembers applied to ASTER images acquired on January and March. Then the result of spectral unmxing of them evauateted. The spectral signatures of endmembers could be applied to different seasonal images. When it applied to an ASTER image which have similar zenith angle to the image of the spectral signatures of endmembers, spectral unmixing result was reliable. Although test data has different zenith angle from the image of spectral signatures of endmembers, the spectral unmixing results of urban and vegetation were reliable.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2006년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.211-216
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• 2006

The Constrained Linear Spectral Unmixing(CLSU) is investigated for sub-pixel image processing, Its result is the abundance map which mean fractions of endmember existing in a mixed pixel. Compared to the Linear Spectral Unmixing using least square method, CLSU uses the NNLS (Non-Negative Least Square) algorithm to guarantee that the estimated fractions are constrained. But, CLSU gets Into difficulty in image processing due to select endmember at a user's disposition. In this study, endmember selection optimization method using entropy in the error-image analysis is proposed. In experiments which is used hyperion image, it is shown that our method can select endmember number than CLSU based on unsupervised endemeber selection.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2003년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.161-166
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• 2003

Hyperspectral imagery have high spectral resolution and provide the potential for more accurate and detailed information extraction than any other type of remotely sensed data. In this paper, the "Linear Spectral Unmixing" model which is one solution to overcome the limit of spatial resolution for remote sensing data was introduced and we applied the algorithm to hyperspectral image. The result was not good because of some problems such as image calibration and used endmembers. Therefore, we analyzed the cause and had a search for a solution.

• 한국통신학회:학술대회논문집
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• 한국통신학회 2004년도 하계종합학술발표회논문초록집
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• pp.205-205
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• 2004

• 대한원격탐사학회지
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• 제31권5호
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• pp.361-370
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• 2015

초분광영상을 이용한 변화탐지 기법으로는 Chronochrome(CC), Principal Component Analysis(PCA), 분광혼합분석(spectral unmixing) 등이 있다. 특히, 분광혼합분석을 이용한 변화탐지는 변화객체의 위치 정보뿐만 아니라 변화의 속성까지 분석할 수 있다는 점에서 매우 효과적이나, 분광혼합분석을 활용한 초분광영상의 변화탐지 연구는 여전히 초기단계에 머물러 있다. 본 연구에서는 분광혼합분석을 이용한 효과적인 변화탐지를 위하여 Iterative Error Analysis(IEA)와 Spectral Angle Mapper(SAM) 등을 활용하여 두 영상에서 변화지역을 설명할 수 있는 동일한 endmember를 결정하였으며, 점유비율의 차영상을 통하여 변화지역을 추출하였다. 제안기법의 적용성을 평가하기 위하여 임의의 변화지역을 포함한 Compact Airborne Spectrographic Imager(CASI) 및 Hyperion 모의영상에 대한 변화탐지를 수행하였다. 실험결과, 제안기법이 기존의 CC, PCA, N-FINDR를 이용한 분광혼합분석보다 효과적으로 변화지역을 추출할 수 있는 것으로 나타났다. 본 연구의 제안기법은 사전정보 없이 자동으로 동일한 endmember를 추출할 수 있는 장점을 갖기 때문에 다양한 피복물질로 구성된 영상의 변화탐지에 효과적으로 활용될 것이다.

• Journal of Theoretical and Applied Mechanics
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• 제3권1호
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• pp.45-65
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• 2002

A constitutive model on oorthotropic thermo-elasto-viscoplasticity for fiber-reinforced composite materials Is illustrated, and their thermomechanical responses are predicted with the fully-coupled finite element formulation. The unmixing-mixing scheme can be adopted with the multipartite matrix method as the constitutive model. Basic assumptions based upon the composite micromechanics are postulated, and the strain components of thermal expansion due to temperature change are included In the formulation. Also. more than two sets of mechanical variables, which represent the deformation states of multipartite matrix can be introduced arbitrarily. In particular, the unmixing-mixing scheme can be used with any well-known isotropic viscoplastic theory of the matrix material. The scheme unnecessitates the complex processes for developing an orthotropic viscoplastic theory. The governing equations based on fully-coupled thermomechanics are derived with constitutive arrangement by the unmixing-mixing concept. By considering some auxiliary conditions, the Initial-boundary value problem Is completely set up. As a tool of numerical analyses, the finite element method Is used with isoparametric Interpolation fer the displacement and the temperature fields. The equation of mutton and the energy conservation equation are spatially discretized, and then the time marching techniques such as the Newmark method and the Crank-Nicolson technique are applied. To solve the ultimate nonlinear simultaneous equations, a successive iteration algorithm is constructed with subincrementing technique. As a numerical study, a series of analyses are performed with the main focus on the thermomechanical coupling effect in composite materials. The progress of viscoplastic deformation, the stress-strain relation, and the temperature History are careful1y examined when composite laminates are subjected to repeated cyclic loading.

• 한국항공우주학회지
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• 제41권2호
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• pp.91-97
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• 2013

고온에서 열분해 과정을 겪는 복합재료의 탄화 및 삭마 과정의 표면 침식은 주로 두께 방향으로 진행된다. 본 논문에서는 다공성 복합재료의 면내 및 두께 방향 거동을 효과적으로 기술하기 위하여 분리-혼합 기법을 적용하였다. 섬유와 기지로 구성된 복합재료의 횡방향 등방성 가정을 통해 분리-혼합 방정식을 삼차원으로 확장하였으며, 기공 압력, 열팽창, 열분해 과정의 수축 효과를 포함하였다. 다공성 복합재료의 대표 체적 요소를 유한요소법으로 해석하여 면내 및 두께 방향의 물성 값을 상호 비교함으로써, 확장된 분리-혼합 기법의 타당성을 확인하였다.

• Composites Research
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• 제25권2호
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• pp.34-39
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• 2012

본 논문에서는 일방향 섬유강화 복합재료의 열-기공-탄성 거동을 효과적으로 기술하기 위하여 미시역학에 기반을 둔 분리-혼합 기법을 적용하였다. 온도 증가에 따른 열팽창, 내부 기공에서의 가스 압력, 열분해 과정의 수축 변형 효과를 정식화 과정에 모두 포함하였다. 유도된 구성 방정식을 검증하기 위한 비교 대상으로서 복합재료 이차원 단층의 대표 체적 요소를 유한요소법으로 모델링하고, 다양한 하중 조건에 대하여 해석하였다. 즉, 대표 체적 요소에 분포된 전체 평균 응력과 변형도 등을 구하여, 분리-혼합 기법에 의해 예측된 해당 결과 값을 서로 비교하였다. 도출된 수치 결과를 분석함으로써 제안된 복합재료의 열-기공-탄성 거동 예측 기법의 유용성을 확인하였다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국공간정보시스템학회 2005년도 추계학술대회
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• pp.35-39
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• 2005

선형혼합분광분석(LSU, Linear Spectral Unmixing) 모델은 위성 영상의 한 화소 값이 공간 내에 포함된 다양한 지표 대상물의 반사에너지가 혼합된 결과로 나타난다는 가정을 통해 화소이하(Sub-Pixel) 단위의 영상 분석을 수행하는 알고리즘의 한 형태이다. 분석의 결과는 한 화소에 존재하는 순수 대상물(Endmember)의 비율로 나타나며, 최소제곱법을 이용하여 결과를 도출하는 것이 일반적인 방법으로 알려져 있다. 하지만, 최소제곱법을 이용한 선형혼합분광분석모델은 기본적인 가정을 만족시키지 못하며, Endmember를 사용자가 임의로 지정해야 하기 때문에 영상 분석에 많은 어려움이 있다. 이런 단점을 극복하기 위해 무감독으로 추출된 Endmember를 이용한 제약선형분광혼합분석(Constrained Linear Spectral Unmixing) 모델을 본 연구를 통해 제안하고자 한다. 결과를 통해, 무감독 제약선형분광혼합분석 모델은 선형분광혼합분석 모델에 비해 각각의 Endmember에 대하여 제약조건을 만족하는 점유비율(Abundance) 정보를 제공하였으나, 비슷한 Endmember를 중복 추출할 수 있는 가능성도 지니고 있음을 확인할 수 있었다.