【摘 要】
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非负矩阵分解(Nonnegative Matrix Factorization, NMF)技术已经成为了高光谱解混领域研究的热点。但是如何有效地利用高光谱的空间和光谱信息仍然是一个难点,尤其在确定局部邻域时,往往会遇到结构固定等问题。针对以上问题,提出了一种基于自适应局部邻域加权约束的非负矩阵分解算法。算法根据丰度的数据特点可以自适应确定给定像元的局部邻域,算法中的权重充分地利用了给定像元和邻域内
【基金项目】
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国家自然科学基金(61271260),重庆市教委科学技术研究项目(KJ1400416)资助课题。
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非负矩阵分解(Nonnegative Matrix Factorization, NMF)技术已经成为了高光谱解混领域研究的热点。但是如何有效地利用高光谱的空间和光谱信息仍然是一个难点,尤其在确定局部邻域时,往往会遇到结构固定等问题。针对以上问题,提出了一种基于自适应局部邻域加权约束的非负矩阵分解算法。算法根据丰度的数据特点可以自适应确定给定像元的局部邻域,算法中的权重充分地利用了给定像元和邻域内像元的空间和光谱信息,改善了高光谱解混的性能。论文采用梯度下降法推导出乘法迭代规则,为验证所提出的算法的
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