L1稀疏正则化的高光谱混合像元分解算法比较

摘要：

基于稀疏性的高光谱解混是近年来高光谱混合像元分解的研究热点。主要研究了L1正则化的高光谱混合像元分解算法。首先分析了L1正则化的三种解混模型，即无约束、非负约束和全约束模型；然后给出了三种模型对应的数值求解算法；最后，采用模拟的和真实的高光谱数据进行实验，比较了三种高光谱混合像元分解算法的效果。实验结果表明：三种模型均具有很好的高光谱混合像元分解精度(SRE)，其中全约束模型最好，非负约束模型次之，无约束模型最差；全约束模型在信噪比低和端元数多的情况下，仍然获得较高的SRE。

关键词：高光谱、混合像元分解、稀疏性、增广拉格朗日

分类号：TP753(遥感技术)

资助基金：国家自然科学基金61162022,61362036；江西省自然科学基金20132BAB201021；江西省科技落地计划KJLD12098；江西省教育厅科技项目GJJ12632

在线出版日期：2015-04-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1092-1097