【摘 要】
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针对混合像元分解误差问题,提出一种基于端元子集优选的高光谱解混算法,可以有效的减少混合像元分解误差。通过最大体积单体端元提取算法从混合像元中提取出部分端元,由于端
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针对混合像元分解误差问题,提出一种基于端元子集优选的高光谱解混算法,可以有效的减少混合像元分解误差。通过最大体积单体端元提取算法从混合像元中提取出部分端元,由于端元组中存在相似端元影响解混精度,利用光谱信息散度和梯度角相结合的算法进行光谱区分,除去相似端元。通过对得到的端元进行排序的方法,依次增加端元进行光谱解混,将满足条件的端元增加进端元组,最终得到优选端元。该方法不仅有效去除了相似端元的干扰,而且不需要不断搜索端元的组合,根据每个端元对于混合像元的重要性做出相应次数的非限制性最小二乘法计算,得到更精确高光谱端元的子集,该方法对高光谱混合像元解混的效率以及精度均有所提高。该方法对高光谱遥感影像进行深度解译具有十分重要的意义。
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