一種基于單形體正化的高光譜數(shù)據(jù)全約束線性解混方法
[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】: 中國科學院空間信息處理與應用系統(tǒng)技術重點實驗室;中國科學院電子學研究所;中國科學院大學;中國地質(zhì)大學;
【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) 中國科學院科技服務網(wǎng)絡計劃項目(KFJEW-STS-046)~~
【分類號】:TP751
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,本文編號:2159878
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