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改进的高光谱解混初始化方法及其适用性分析
文献摘要：
高光谱影像中存在大量的混合像元,极大地限制了高光谱影像的定量应用,高效且精准地进行像元解混尤为重要.端元矩阵的初始化、算法本身的代价函数及其迭代规则,三者的不同往往会导致获取的最终端元光谱和端元丰度的不同.在不同条件下,选取适当的初始化方法、代价函数和迭代规则,使得高光谱解混结果更优尤为重要.本文改进了一种基于欧氏距离和光谱信息散度的分块初始化方法(IBISS),改进后方法在中低信噪比情况下优于其他初始化方法.同时针对初始化、算法本身这两个方面进行大量试验,结果表明:①分块初始化优于全局初始化;②梯度迭代NMF算法相比于乘性迭代NMF算法,具有更快的收敛速度,但容易陷入局部最小值;③乘性迭代分块NMF算法相比于乘性迭代标准NMF算法能够获取更好的端元丰度信息;④梯度迭代分块NMF算法不适用于随机初始化后的光谱解混过程.
文献关键词：
高光谱影像;非负矩阵分解;光谱解混;初始化
中图分类号：
作者姓名：
魏磊;丁来中;王文杰;高彦涛;黄鹏飞;李春意;张永杰
作者机构：
河南省地质矿产勘查开发局测绘地理信息院,河南 郑州450006;河南理工大学测绘与国土信息工程学院,河南 焦作454000
文献出处：
引用格式：
[1]魏磊;丁来中;王文杰;高彦涛;黄鹏飞;李春意;张永杰-.改进的高光谱解混初始化方法及其适用性分析)[J].测绘通报,2022(08):61-67
A类：
像元解混,IBISS
B类：
高光谱解混,初始化方法,适用性分析,高光谱影像,混合像元,行像,端元,代价函数,同往,元丰,不同条件下,欧氏距离,光谱信息散度,分块,后方法,低信噪比,时针,梯度迭代,NMF,乘性迭代,收敛速度,局部最小值,混过,非负矩阵分解
AB值：
0.248223
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