Experimentos de extraccion de endmembers con MAM
Extremos encontrados tomando el pixel (1,1) como inicio: 15 extremos
Endmembers extraidos de la imagen original correspondientes a los extremos encontrados
Imágenes de abundancias
spectral bands normalized radiance Extremos encontrados a partir de un espectro inicial escogido aleatoriamente: 6 endmembers
spectral bands radiance Endmembers extraidos de la imagen original correspondientes a los extremos encontrados.
Imágenes de abundancias de los endmembers localizados
Clasificaciones mediante SAM usando los endmembers
spectral bands normalized radiance 8 extremos
Prueba incluyendo los intervalos de confianza (1.5) del ruido en la busqueda de los extremos 17 extremos
Extremos calculados sobre los datos originales, considerando interv conf (3.5): 16
Siguiendo la aproximacion CCA, aplicamos la cosa sobre los pixels transformados por los autovalores de la covarianza de los pixels normalizados: 3 representantes
Imágenes de abundancias
Idem bajando el umbral de ruido al 0.5
Idem con umbral 0.3: 8 extremos
Idem 0.2, 14 extremos
Con solo 11 autovectores, umbral 0.2
Umbral 0.2, 11 extremos
Umbral 0.15, 17 extremos