高光谱图像非线性解混方法的研究进展

编号 zgly0001592914

文献类型 期刊论文

文献题名 高光谱图像非线性解混方法的研究进展

作者 唐晓燕  高昆  倪国强 

作者单位 北京理工大学光电成像技术与系统教育部重点实验室  南阳理工学院电子与电气工程学院 

母体文献 遥感技术与应用 

年卷期 2013年04期

年份 2013 

分类号 TP751 

关键词 混合像元  非线性解混  双线性模型  神经网络  核函数  流形学习 

文摘内容 由于空间分辨率的限制,高光谱遥感图像中存在大量混合像元,对混合像元的解混是实现地物精确分类和识别的前提。与传统的线性解混方法相比,非线性解混方法在寻找组成混合像元的端元以及每个端元的丰度时具有较高的精度。分析了光谱非线性混合的原理,总结了近年来提出的非线性解混算法,重点对双线性模型、神经网络、基于核函数的非线性解混算法以及基于流形学习的非线性解混算法进行了介绍和分析。最后总结了混合像元非线性解混未来发展的趋势。