基于光谱信息散度的光谱解混算法
光谱解混是高光谱遥感定量化的关键,提出了一种基于光谱信息散度和光谱混合分析的光谱解混改进算法(SID-SMA,Spectral Information Divergence-Spectral Mixed A-nalysis).以光谱信息散度判定最优端元子集,端元选择时采用端元的初选和二次选择来提高端元选择的精度,得到较小的丰度估计误差.通过光谱库模拟数据的结果可以看出,SID-SMA的端元选择精度和丰度估计精度要优于其他算法,当信噪比为100:1时,算法端元选择正确率达到了99.8%,29个端元的丰度估计总误差小于0.1,并且算法的速度较快.
光谱解混、光谱信息散度、端元选择、丰度估计
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TP751.1(遥感技术)
中国地质调查局资助项目1212010816033;国家863计划资助项目2008AA121102;长江学者和创新团队发展计划资助项目IRT0705
2017-01-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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1091-1094
