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目的混合像元问题在高光谱遥感图像处理分析中普遍存在,非负矩阵分解的方法被引入到高光谱图像解混中。本文提出结合空间光谱预处理和约束非负矩阵分解的混合像元分解流程。方法结合空间光谱预处理的约束非负矩阵分解,如最小体积约束、流行约束等,通过加入邻域的空间和光谱信息进行预处理获得更优的预选端元,从而对非负矩阵分解的解混结果进行优化。结果在5组不同信噪比的模拟数据实验中,空间预处理(SPP)和空间光谱预处理(SSPP)均能够有效提高约束非负矩阵分解(最小体积约束的非负矩阵分解和图正则非负矩阵分解)的解混结果,