AGGIORNAMENTO
ho provato ad usare questo metodo su campioni di miscele naturali di minerali argillosi (con concentrazioni determinate mediante XRD) ma ho miseramente fallito
Lo spettro dell'illite non viene estratto...anche forzando lo spettro puro nel dataset in modo da influenzare la VCA) non si ottengono risultati
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Per questo prova ho modificato lo script
https://github.com/ricardoborsoi/unmixing_spectral_variability
Non avendo Matlab gli script sono stati eseguiti in Octave con modestissime modifiche al codice per utilizzare i dati del fieldspec
Gli spettri sperimentali dei 3 endmember ssono stati ottenuti da campioni naturali acquistati con un grado di purezza mineralogica superiore al 90% (trattandosi di campioni naturali di minerali argillosi e' impossibile ottenere campioni puri) in condizioni di laboratorio
Da notare, nonostante siano tutti minerali argillosi, kaolinite e Montmorillonite hanno spettri simili mentre Illite e' molto dissimile.Si vedra' in seguito che cio' avra' ripercusssioni sull'unmixing
Esempio di spettro di sintesi
Lo script genera 2500 spettri di sintesi con differenti valori di concentrazione calcolate come modello Gaussiano random (mappa 50x50 pixel del 2151 bande)
La distribuzione delle concentrazioni dei 3 endmember e'risultata cosi' distribuita
Sugli spettri di sintesi viene applicato VCA per determinare gli endmembers
Gli spettri sono quindi elaborati mediante differenti algoritmi di unmixing (nella matrice A sono contenute le concentrazioni reali). Piu' punti stanno sulla retta y=x migliore e' l'algoritmo
ELMM
FCLS
MESMA
RUSAL
In conclusione l'unico algoritmo che e' riuscito ad effettuare l'unmixing corretto e' stato MESMA
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