【摘 要】
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光谱解混是高光谱遥感定量化的关键,提出了一种基于光谱信息散度和光谱混合分析的光谱解混改进算法(SID-SMA,Spectral Information Divergence-Spectral Mixed A-nalysis).以
【机 构】
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北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院,
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光谱解混是高光谱遥感定量化的关键,提出了一种基于光谱信息散度和光谱混合分析的光谱解混改进算法(SID-SMA,Spectral Information Divergence-Spectral Mixed A-nalysis).以光谱信息散度判定最优端元子集,端元选择时采用端元的初选和二次选择来提高端元选择的精度,得到较小的丰度估计误差.通过光谱库模拟数据的结果可以看出,SID-SMA的端元选择精度和丰度估计精度要优于其他算法,当信噪比为100∶1时,算法端元选择正确率达到了99.8%,29个端元的丰度估计总误差小于0.1,并且算法的速度较快.
Spectral unmixing is the key to hyperspectral remote sensing quantification. Based on Spectral Information Divergence-Spectral Mixed A-nalysis (SID-SMA) Divergence to determine the optimal endmember subset, endmember selection using endmember primary and secondary selection to improve the accuracy of the endmember selection, resulting in smaller abundance estimation error. The results of spectral library simulation data can be seen The accuracy of end-element selection and abundance estimation of SID-SMA is better than other algorithms. When the signal-to-noise ratio is 100: 1, the accuracy of end-element selection is 99.8%, and the abundance of 29 end- The total error is less than 0.1, and the algorithm is faster.
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