一种考虑光谱变异性的高光谱图像非线性解混算法OA北大核心CSCDCSTPCD
A nonlinear unmixing algorithm dealing with spectral variability for hyperspectral imagery
非线性解混可以解释高光谱图像复杂场景中的非线性混合效应, 但地物的光谱变异性是其中的一个难点.提出一种考虑光谱变异性的无监督非线性解混算法.通过核函数将原始高光谱图像数据隐式地映射到高维特征空间中, 从而在该空间中结合光谱变异性进行线性解混;与此同时, 依据实际地物的分布特性, 添加丰度和光谱变异系数的局部平滑约束.模拟和真实高光谱数据的实验结果表明, 该方法能克服不同非线性混合场景中存在的光谱变异性问题, 提高光谱解混的精度.
Nonlinear unmixing can explain the nonlinear mixing effect in complex scenarios of hyperspectral imagery, but the spectral variability of ground objects is one of the difficulties. An unsupervised nonlinear unmixing algorithm dealing with spectral variability is proposed in this paper. The original hyperspectral image data is implicitly mapped into a high-dimensional feature space through a kernel function and then linear unmixing is applied for …查看全部>>
智通祥;杨斌;王斌
复旦大学 电磁波信息科学教育部重点实验室,上海 200433北京师范大学 地表过程与资源生态国家重点实验室,北京 100875复旦大学 信息学院智慧网络与系统研究中心,上海 200433
信息技术与安全科学
高光谱图像非线性光谱解混光谱变异性核方法平滑约束
hyperspectral imagerynonlinear spectral unmixingspectral variabilitykernel functionsmoothness constraints
《红外与毫米波学报》 2019 (1)
高光谱遥感图像混合像元非线性分解理论方法及应用研究
115-124,132,11
国家自然科学基金(61572133)北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室开放基金(2017-KF-19)
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