光譜解混_第1頁(yè)
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文檔簡(jiǎn)介

1、光譜解混定義：Spectralunmixingistheprocedurebywhichthemeasuredspectrumofamixedpixelisdecomposedintoacollectionofconstituentspectra，endmembers，asetofcrespondingfractions，abundances，thatindicatetheproptionofeachendmemberpresentin

2、thepixel.【spectralunmixing，2002】光譜混疊產(chǎn)生原因：Firstifthespatialresolutionofasensislowenoughthatdisparatematerialscanjointlyoccupyasinglepixeltheresultingspectralmeasurementwillbesomecompositeoftheindividualspectra.Thisistheca

3、sefremotesensingplatfmsflyingatahighaltitudeperfmingwideareasurveillancewherelowspatialresolutioniscommon.Secondmixedpixelscanresultwhendistinctmaterialsarecombinedintoahomogeneousmixture.Thiscircumstancecanoccurindepend

4、entofthespatialresolutionofthesens.光譜混合模型：混合像元分解模型可以分為兩類，即線性光譜混合模型(LSMM，LinearSpectralMixtureModel)和非線性光譜混合模型(NLSMM，NonlinearSpectralMixtureModel)LSMM假定像元光譜是各組分光譜的線性組合，而NLSMM則認(rèn)為像元光譜是各組分光譜按照非線性關(guān)系綜合而成的。NirmalKeshava對(duì)線性混合光譜

5、和非線性混合光譜的產(chǎn)生機(jī)理和適用范圍進(jìn)行了深入研究和探討（1）線性混合【spectralunmixing，2002】光譜解混主要需要解決的問題：確定端元的數(shù)目、種類，計(jì)算每種端元在在混合像素中所占比例（豐度）光譜解混流程：線性光譜混合模型的基本流程主要包括數(shù)據(jù)預(yù)處理（DataPreprocessing）、端元提取（EndmemberExtraction）、豐度估計(jì)（AbundanceEstimation）、精度評(píng)價(jià)（AccuracyAs

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