基于光谱先验与协同学习的高光谱图像解混算法研究

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高光谱图像具有光谱分辨率高、图谱合一的特点,包含了丰富的空间信息和光谱信息。但受限于有限的空间分辨率以及地表物质的自然混合,高光谱图像中普遍存在由多种物质光谱叠加而成的混合像元,这严重限制了高光谱图像的精确分析及应用。因此,用于推断高光谱图像混合像元中端元光谱及其相应丰度分数的高光谱解混技术成为精确分析、处理高光谱数据的一项重要基础技术。基于光谱先验信息的半监督、监督高光谱解混方法,如稀疏解混、卷积解混网络,由于充分利用了高光谱图像的先验信息,可以避免传统解混方法的一些问题并提供更精确的解混结果,因
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