基于稀疏成分分析的高光谱遥感影像混合像元盲分解方法
高光谱遥感能够在电磁波谱的紫外、可见光、近红外和短波红外区域获取上大量的连续光谱数据,具有高光谱分辨率、图谱合一、光谱连续成像等特点.然而,由于空间分辨率的限制、以及地物分布复杂多样,高光谱遥感影像中存在大量混合像元.如何有效识别混合像元中的地物及确定其分布情况成为提高高光谱遥感应用精度的关键问题之一.混合像元分解技术是解决这一问题的有效途径,也是当前高光谱遥感影像处理的研究热点.本文针对传统方法所面临的累积误差、端元可变、高度混合数据等问题，提出了基于稀疏成分分析的混合像元盲分解方法，并简单介绍了其基本思想。通过稀疏假设以及交替迭代的更新策略，地物分布的稀疏结构可以最大程度保留。在与传统的光谱分解方法进行实验对比和分析中，稀疏成分分析在光谱分解中的优势和潜力得到了充分体现。
高光谱遥感影像 混合像元分解 稀疏成分分析 更新策略
王心宇 钟燕飞 张良培
武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室 湖北省武汉市珞喻路129号 430079
国内会议
西安
中文
157-159
2015-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）