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针对非负矩阵盲信号分离（NMF）易陷入局部极小值的问题，提出了一种改进的高光谱混合像元非负矩阵盲分解方法（ATGP-NMF）。利用非监督正交子空间投影算法（ATGP）和非负最小二乘法（NNLS）获取目标端元的光谱与丰度，以此作为初始值进行NMF盲分解，得到最终的端元光谱和端元丰度；结合模拟仿真数据和真实遥感影像两类实验数据对该方法的有效性、适用性进行验证，并与VCA-FCLS算法进行比较。结果表明，ATGP-NMF算法通过优化目标端元的初始值不仅提高了算法分解的精度，而且增强了算法的适用性。