研究目的
提出一种深度自编码网络，用于具有异常值和低信噪比的高光谱数据解混。
研究成果
所提出的DAEN取得了非常有前景的成果，有效处理了异常值和低信噪比问题。未来的工作将重点对真实高光谱数据集进行更全面的评估。
研究不足
异常值的存在可能对其解混结果造成强烈干扰，因为异常值容易导致初始化失败，而初始化对人工神经网络至关重要。
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 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 - 用于高光谱图像解混的深度自编码器网络
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 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 - 用于高光谱图像解混的深度自编码器网络
DOI：10.1109/IGARSS.2018.8519571
出版年份：2018
更新时间：2025-09-04 15:30:14
摘要：
本文提出了一种深度自编码网络，用于处理含异常值且信噪比较低的高光谱数据解混问题。该深度自编码网络由两部分组成：第一部分采用堆叠非负稀疏自编码器学习光谱特征，从而为网络提供良好的初始化；第二部分使用变分自编码器执行解混，旨在获取端元光谱特征和丰度分数。通过合成数据集验证了所提方法的有效性，在与现有最先进解混方法的对比中，本方法展现出极具竞争力的性能。
作者：
Yuanchao Su，Jun Li，Antonio Plaza，Andrea Marinoni，Paolo Gamba，Yuancheng Huang
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