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高光谱遥感图像(简称高光谱图像)的空间分辨率通常较低,混合像元现象严重。为了提高图像的分类精度,必须计算出混合像元内每种纯地物所占的比例(丰度)。然而,受实际地物间复杂关系和大气散射的影响,高光谱图像像元内的光谱混合都是非线性的,这就使得传统的基于线性光谱混合模型的解混精度难以满足要求。为此,定义了广义的非线性混合模型,提出了一种基于二次散射的非线性混合模型——二次散射模型(secondary scat-tering model,SSM)。通过对模拟数据和AVIRIS实际数据的解混实验表明,相对于传