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随着遥感应用逐渐趋向于定量化和精确化,高光谱解混作为高光谱遥感影像处理的关键技术之一,日益引起国内外学者的广泛关注。高光谱解混是指利用高光谱图像将混合像元分解为几种基本类型的地物光谱向量(端元),并求得这些基本地物所占比例(丰度)的技术。高光谱解混性能的提高,不仅有利于高光谱应用的发展,如地物的分类和识别、图像的解译和可视化、图像的增强和压缩等,也对地质勘探、农业监测和军事侦查等具有重要意义。本文对高光谱解混的研究现状进行总结与分析,并提出了两种新的非线性解混算法:(1)基于NNSAE-BP的高光谱