【摘 要】
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针对高光谱遥感信息冗余多、波段相关性比较强的特点，对预处理的影像进行最小噪声分离(MNF变换)实现降维和去相关，利用PPI算法进行端元选择，最终选择白云母、蓝线石、钠长石三种端元，然后基于线性光谱混合模型利用IDL编程实现矿物分类。通过对实验结果的精度分析，验证了本文方法的有效性和实用性。从而更好的进行矿物识别。
【机 构】
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东华理工大学测绘工程学院,江西南昌330013;江西省数字国土重点实验室(东华理工大学),330013;流域生态与地理环境监测国家测绘地理信息局重点实验室,江西南昌330013
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针对高光谱遥感信息冗余多、波段相关性比较强的特点，对预处理的影像进行最小噪声分离(MNF变换)实现降维和去相关，利用PPI算法进行端元选择，最终选择白云母、蓝线石、钠长石三种端元，然后基于线性光谱混合模型利用IDL编程实现矿物分类。通过对实验结果的精度分析，验证了本文方法的有效性和实用性。从而更好的进行矿物识别。
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