研究目的
提出一种基于相对属性解混（RAU）的高光谱图像光谱解混方法，该方法利用相对属性学习将混合像素的丰度描述为特定类别的相对纯度，并通过rankSVM学习丰度。
研究成果
RAU方法大幅超越了当前最先进的解混技术，并有效解决了光谱变异问题。这种基于排序的解混框架属于无监督方法，能够利用包括混合像素在内的数据样本间信息。
研究不足
该论文未明确提及局限性，但潜在的优化方向可能包括光谱变异性的处理以及该方法在更大数据集上的可扩展性。
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 西班牙瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 基于相对属性的解混
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DOI：10.1109/IGARSS.2018.8518428
出版年份：2018
更新时间：2025-09-10 09:29:36
摘要：
某一类别混合像素的丰度可理解为获取该类别纯代表物的相对评分，而非以"1或0"这类绝对离散值进行分类。这与计算机视觉中的相对属性学习（RAL）问题相契合。RAL采用"相对属性"概念，通过基于rankSVM框架的排序学习问题获得评分，来描述对象对某类别的归属程度。为利用数据样本间乃至混合像素间的信息，首次提出基于相对属性的解混方法（RAU），该方法用相对属性描述混合像素丰度作为某类别的相对纯度，并通过rankSVM学习丰度。利用报道的核原型分析（KAA）解混方法生成的原型体构建rankSVM训练比较集来处理混合数据样本，同时通过KAA获得的同义光谱构建比较集以解决光谱变异问题。在合成与真实高光谱混合图像上的实验均表明，该方法对混合像素分析具有潜在价值。
作者：
Genping Zhao，Lianglun Cheng，Heng Wu，Hui Li，Xiaolin Li
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