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针对待处理高光谱图像中所含地物光谱未知的情况,将在线字典学习的方法引入高光谱稀疏解混中,提出了一种基于在线字典学习和稀疏编码的高光谱图像盲解混方法。通过在线字典学习以及对稀疏编码的统计,从训练字典中筛选出与未知地物光谱最为接近的原子,作为待处理数据所含地物光谱的估计。仿真结果表明:这种方法的准确提取概率超过66%,有效提取概率超过89%,对地物光谱识别等相关研究有一定借鉴意义;另外,利用训练字典和稀疏编码可较好的重构混合像素光谱向量。