【摘 要】
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针对采用最大体积单体MVS（Maximization Volume Simplex）端元提取算法进行端元初选时存在相似端元光谱问题,提出一种光谱信息散度SID（Spectral Information Divergence）和光谱梯
【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,铁岭师范高等专科学校
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针对采用最大体积单体MVS（Maximization Volume Simplex）端元提取算法进行端元初选时存在相似端元光谱问题,提出一种光谱信息散度SID（Spectral Information Divergence）和光谱梯度角SGA（Spectral Gradient Angle）相结合以区分两个相似端元光谱的方法。该方法对经过端元初选之后的端元子集进行端元的二次选择,采用以SID_SG作为最相似端元选择的判据,除去相似端元,降低相似端元对解混精度的影响,利用全约束最小二乘法进行丰度估计。实验结
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