【摘 要】
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为了提高高光谱遥感图像混合像元分解的精度,提出基于核方法的高光谱线性解混.通过核化正交子空间投影(OSP)算子,最小二乘正交子空间投影(LSOSP)算子,非负约束最小二乘(NCLS)
【机 构】
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重庆交通大学土木工程学院测绘系,重庆400074;成都理工大学地学空间信息技术国土资源部重点实验室,四川成都610059成都理工大学地学空间信息技术国土资源部重点实验室,四川成都610059重庆市地理
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为了提高高光谱遥感图像混合像元分解的精度,提出基于核方法的高光谱线性解混.通过核化正交子空间投影(OSP)算子,最小二乘正交子空间投影(LSOSP)算子,非负约束最小二乘(NCLS)算子,全约束最小二乘(FCLS)算子的方法构建核正交子空间投影(KOSP),核最小二乘正交子空间投影(KLSOSP),核非负约束最小二乘(KNCLS),核全约束最小二乘(KOSP)高光谱影像混合像元解混模型.CUPRITE矿区AVIRIS数据KLSOSP、KNCLS、KFCLS与LSOSP、NCLS、FCLS丰度反演对比实验表明:对于混合像元广泛存在的高光谱遥感影像来说,基于核方法的KLSOSP、KNCLS、KFCLS解混精度优于LSOSP、NCLS、FCLS;附加约束条件有利于提高丰度反演的精度.
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