【摘 要】
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光谱解混是用于定量分析高光谱图像中成分含量的一项重要技术方法，主要包括线性解混模型和非线性解混模型。线性解混模型构造简单，但并未考虑不同成分光子间的相互影响，导致解混
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光谱解混是用于定量分析高光谱图像中成分含量的一项重要技术方法，主要包括线性解混模型和非线性解混模型。线性解混模型构造简单，但并未考虑不同成分光子间的相互影响，导致解混结果在很多实际图像上不够精确。常用的非线性混合模型中的双线性解混算法，随着图像中端元数量增加，虚拟端元的数量也随之快速增加，计算精度受到很大的影响。论文报道改进了双线性解混的模型，并提出一种有效端元子集的选择算法。首先结合欧氏距离和光谱夹角，按照与混合像元的距离，将所有端元排序；然后利用排序结果和误差变化情况选择实际参与混合的端元子集。从而降
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