【摘 要】
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高光谱遥感影像因其丰富的光谱信息能够为地表相关的研究作出重要的贡献,但同时也具有不可忽略的缺点,即空间分辨率很低,这就导致一个像素点往往包含多种物质,所以将像素点中的各种成分分解出来的工作对高光谱遥感影像的利用至关重要,这也是本文要研究的课题,即高光谱遥感影像解混。为了方便,本文在之后阐述中,将高光谱遥感影像简称为HSI。在过去的研究中,已经有大量工作来解决该问题,本文以是否基于神经网络来将其划分
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高光谱遥感影像因其丰富的光谱信息能够为地表相关的研究作出重要的贡献,但同时也具有不可忽略的缺点,即空间分辨率很低,这就导致一个像素点往往包含多种物质,所以将像素点中的各种成分分解出来的工作对高光谱遥感影像的利用至关重要,这也是本文要研究的课题,即高光谱遥感影像解混。为了方便,本文在之后阐述中,将高光谱遥感影像简称为HSI。在过去的研究中,已经有大量工作来解决该问题,本文以是否基于神经网络来将其划分为两大类,将非神经网络方法统称为传统方法。文章在已有工作的基础上,对神经网络在HSI解混问题上的应用进行
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