1 复旦大学 电磁波信息科学教育部重点实验室, 上海 200433
2 北京师范大学 地表过程与资源生态国家重点实验室, 北京 100875
3 复旦大学 信息学院智慧网络与系统研究中心, 上海 200433
非线性解混可以解释高光谱图像复杂场景中的非线性混合效应, 但地物的光谱变异性是其中的一个难点。提出一种考虑光谱变异性的无监督非线性解混算法。通过核函数将原始高光谱图像数据隐式地映射到高维特征空间中, 从而在该空间中结合光谱变异性进行线性解混; 与此同时, 依据实际地物的分布特性, 添加丰度和光谱变异系数的局部平滑约束。模拟和真实高光谱数据的实验结果表明, 该方法能克服不同非线性混合场景中存在的光谱变异性问题, 提高光谱解混的精度。
高光谱图像 非线性光谱解混 光谱变异性 核方法 平滑约束 hyperspectral imagery nonlinear spectral unmixing spectral variability kernel function smoothness constraints
