發(fā)布時間：2018-08-02 15:30

【摘要】：在端元已知情況下,線性混合模型的非負約束最小二乘無閉式解,需要多次迭代得收斂最優(yōu)解,時間復(fù)雜度高.通過高光譜數(shù)據(jù)凸面幾何特性分析,指出當(dāng)數(shù)據(jù)為正單形體時,可經(jīng)有限步驟快速得線性混合模型最優(yōu)解.據(jù)此提出一種單形體正化的高光譜數(shù)據(jù)全約束線性解混方法,據(jù)已知端元進行單形體正化,采用和為一約束求解豐度系數(shù),最后迭代剔除豐度負值端元得全約束解.實驗結(jié)果表明該方法可獲得傳統(tǒng)全約束解一致的豐度估計,且效率大大提升.
[Abstract]:In the case of known endcomponents, the non-negative constrained least squares without closed solution of the linear mixed model requires multiple iterations to obtain the convergent optimal solution, and the time complexity is high. By analyzing the geometric properties of the convex surface of hyperspectral data, it is pointed out that the optimal solution of the linear mixed model can be obtained quickly by finite steps when the data is a normal simple body. Based on this, a fully constrained linear demultiplexing method of hyperspectral data is proposed. According to the known end elements, the full constrained solution is obtained by solving the abundance coefficient by sum as a constraint. Finally, the full constrained solution is obtained by eliminating the negative end element of abundance iteratively. The experimental results show that the proposed method can obtain the consistent abundance estimation of the traditional fully constrained solutions, and the efficiency is greatly improved.
【作者單位】： 中國科學(xué)院空間信息處理與應(yīng)用系統(tǒng)技術(shù)重點實驗室;中國科學(xué)院電子學(xué)研究所;中國科學(xué)院大學(xué);中國地質(zhì)大學(xué);
【基金】：中國地質(zhì)調(diào)查局地質(zhì)調(diào)查項目(1212011120226) 國家863計劃課題(2012AA12A308) 中國科學(xué)院科技服務(wù)網(wǎng)絡(luò)計劃項目(KFJEW-STS-046)~~
【分類號】：TP751

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本文編號：2159878