高光谱遥感图像非线性解混研究综述

发布时间：2018-05-09 01:31

  本文选题：高光谱遥感 + 混合像元　； 参考：《红外与毫米波学报》2017年02期

【摘要】：介绍了近年来非线性光谱解混方法的发展状况,主要包括矿物沙地地区的紧密混合模型和植被覆盖区域的多层次混合模型,以及基于这些模型的非线性解混算法和利用核函数、流形学习等方法的数据驱动非线性光谱解混算法及非线性探测算法.最后分析总结了现有非线性解混模型与算法的优势与缺陷及未来的研究趋势.
[Abstract]:This paper introduces the development of nonlinear spectral de-mixing methods in recent years, including the dense mixing model in mineral sandy land and the multi-level mixed model in vegetation cover area, as well as the nonlinear de-mixing algorithm based on these models and the use of kernel function. Data-driven nonlinear spectral demultiplexing algorithm and nonlinear detection algorithm for manifold learning and other methods. Finally, the advantages and disadvantages of the existing nonlinear demultiplexing models and algorithms are analyzed and summarized, as well as the future research trends.
【作者单位】： 复旦大学电磁波信息科学教育部重点实验室;北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室;复旦大学信息学院智慧网络与系统研究中心;
【基金】：国家自然科学基金(61572133) 北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室开放基金(2015-KF-01)~~
【分类号】：TP751

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本文编号：1863990