1.一种高光谱图像多端元光谱混合分析方法，其特征在于具体实现步骤如下：步骤1)纯像元筛选：输入图像的N个像元x k ，k＝1,2,…,N，地物的端元e ij ，i＝1,2,…,m，j＝1,2,…,n i ，其中m为地物的种类数，n i 为第i类地物类内端元光谱数，N，n i ，m都为正整数；计算图像的自相关矩阵 及其逆R -1 ，基于像元端元匹配检测筛选纯像元；所述像元端元匹配检测筛选纯像元的具体方法为对每个像元x k ，依次计算其与各个端元e ij 的匹配检测值其中abs(·)表示取绝对值，如果存在D(x k ,e ij )≈1，则x k 为第i类地物的纯像元，置其纯像元标志Flag k ＝1，并且第i类地物的丰度为1，其他地物丰度为0；否则x k 为混合像元，置其纯像元标志Flag k ＝0；步骤2)构造扩展端元集：将m种地物的多端元集依次排列，得到扩展端元集 其中E i 为第i种地物的多端元集；步骤3)构建初始候选端元子集：对像元进行全约束光谱混合分析确定初始候选端元子集 所述的初始候选端元子集 是一个端元数为m的端元集合，其中每种地物各有一个端元；步骤4)构建其他候选端元子集：从初始候选端元子集中，分层正交投影选取端元构建其他候选端元子集；步骤5)判定最优端元子集：根据重构误差变化量从所有候选端元子集中选取最优端元子集，所述最优端元子集及相应丰度作为像元光谱混合分析结果；对每个混合像元x k ，重复步骤3)-5)；其中，步骤4)所述的分层正交投影选取端元过程为：4-1.计算像元与所述 中各端元间的光谱曲线形状相似性，确定最相似的端元构成端元数为1的候选端元子集 4-2.计算候选端元矩阵的正交投影算子，基于投影残差和光谱曲线形状相似性，迭代确定端元数大于1的各候选端元子集；所述投影残差包括像元投影残差和端元投影残差。
2.如权利要求1所述的高光谱图像多端元光谱混合分析方法，其特征在于，步骤3)所述的对像元进行全约束光谱混合分析确定初始候选端元集 包括：3-1.用步骤2)所述的扩展端元集 求像元丰度，所述丰度求解用全约束最小二乘法；3-2.从每类端元子集E i 中选取丰度最大的端元，构成含m个端元的初始候选端元集 即:其中端元子集 对应丰度子集 n i 为第i类地物类内端元光谱数。
3.如权利要求1所述的高光谱图像多端元光谱混合分析方法，其特征在于，步骤4-2所述的计算候选端元矩阵的正交投影算子，基于投影残差和光谱曲线形状相似性，迭代确定端元数大于1的各候选端元子集包含：(1)初始剩余端元集 (2)计算候选端元矩阵的正交投影算子 (3)计算像元投影残差 (4)计算 中各端元投影残差 (5)计算 与 的光谱曲线形状相似性，从 中取最相似的端元,记为e；(6) (7)重复步骤(2)-(6)，直到t＝m。
4.如权利要求1-3中任一项所述的高光谱图像多端元光谱混合分析方法，其特征在于，光谱曲线形状相似性度量指标计算方法为：其中x＝[x 1 ,x 2 ,…,x L ]和y＝[y 1 ,y 2 ,…,y L ]为要计算相似性的两个向量，
5.如权利要求1所述的高光谱图像多端元光谱混合分析方法，其特征在于，步骤5）所述的根据重构误差变化量从候选端元子集中选取最优端元子集包含：5-1.以 为端元集，用全约束最小二乘法求丰度 并计算重构误差：5-2.计算重构误差变化量5-3.设定阈值T，从i＝1开始找到第一个小于T的Δr i ， 为最优端元子集，结果 否则 为最优端元子集，结果
6.一种高光谱图像多端元光谱混合分析装置，其特征在于，包括纯像元筛选模块，用于确定每个像元x k 的混合特性，如果是纯像元，则置其纯像元标志Flag k 为1，并同时确定其丰度：纯像元所属地物丰度为1，其余地物丰度为0，如果是混合像元，则置其纯像元标志Flag k 为0；扩展端元集构造模块，用于将各种地物的多端元构成一个扩展的端元矩阵；初始候选端元子集构建模块，用于根据纯像元筛选结果，对每个混合像元，利用扩展端元集进行光谱混合分析，从每种地物的多端元集合中分别找出一个最有可能包含在所求混合像元中的端元；其他候选端元子集构建模块，用于根据初始候选端元子集，迭代确定所求混合像元中所含的端元数从1到m-1的各个候选端元子集；最优端元子集确定模块，用于从m个候选端元子集中确定所求混合像元内的最优端元子集，并确定其丰度。
7.如权利要求6所述的高光谱图像多端元光谱混合分析装置，其特征在于，所述多端元光谱混合分析装置还包括应用模块，所述应用模块使用光谱混合分析结果来进行高光谱图像亚像元定位。
