【摘 要】
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针对采用线性逆卷积（LD）算法进行端元初选过程中,端元子集中存在相似端元光谱,影响解混精度的问题,提出了一种基于光谱信息散度（SID）与光谱角匹配（SAM）算法的端元子集优选光谱解混
【机 构】
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辽宁工程技术大学软件学院,哈尔滨工业大学电子与信息工程学院
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针对采用线性逆卷积（LD）算法进行端元初选过程中,端元子集中存在相似端元光谱,影响解混精度的问题,提出了一种基于光谱信息散度（SID）与光谱角匹配（SAM）算法的端元子集优选光谱解混算法。通过在端元进行二次选择时,采用以光谱信息散度和光谱角（SID-SA）混合法准则作为最相似端元选择的判据,去除相似端元,降低相似端元对解混精度的影响。实验结果表明,基于SID与SAM的高光谱解混算法将重构影像的均方根误差（RMSE）降低到0.010 4,该方法比传统方法提高了端元的选择精度,减少了丰度估计误差,误差分布更加
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