基于贝叶斯非负矩阵分解的区域关联型像元分解

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研究了区域关联型像元分解技术,旨在建立相邻或相似区域、不同高光谱图像之间的空间联系性,提高像元分解结果的可比性与综合解析能力.针对独立型像元分解技术存在的问题,提出了一种基于贝叶斯非负矩阵分解的区域关联型像元分解算法,根据相邻区域图像的像元分解结果估计当前图像各个端元及其丰度值的先验概率密度函数,并通过采样的方法进行像元分解,估计端元矩阵和丰度值矩阵.模拟数据的定量评价结果表明该算法与实际值具有更好的相似度,真实数据的定量分析结果则验证了该算法的实际有效性.
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