研究目的
利用权重序列几何法估算高光谱数据中的端元数量，在无需先验信息的情况下提高精度、加快速度并降低计算复杂度。
研究成果
WGSDM方法无需先验信息即可准确快速地估算高光谱数据中的端元数量，在效率和应对光谱波段及像素数量变化的鲁棒性方面优于HFC和Hysime算法。该方法适用于未来超高分辨率遥感光谱数据，但仅限于线性混合模型。
研究不足
该方法不适用于非线性混合模型（如双线性模型），因其可能高估端元数量。该算法假设端元相互独立且为线性混合，其精度可能受低信噪比和特定噪声类型影响。
1：实验设计与方法选择：
本研究采用基于特征值分解的谱矩阵正交投影及几何距离检测的权重序列几何分离检测法（WGSDM）。
2：样本选择与数据来源：
使用包含USGS标准光谱库端元的模拟数据，以及真实高光谱数据集（Indian Pines、Salinas、Cuprite）。
3：实验设备与材料清单：
配置Matlab 2010a软件、2.66GHz CPU和2GB内存的计算机用于算法运行。
4：66GHz CPU和2GB内存的计算机用于算法运行。 实验流程与操作步骤：
4. 实验流程与操作步骤：WGSDM算法通过谱矩阵投影、特征值归一化及几何准则确定分离点，并与HFC、Hysime算法进行对比。
5：数据分析方法：
每个数据集运行100次，从准确率和计算时间评估性能。
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获取完整内容-
Matlab
2010a
MathWorks
Software used for running algorithms and data analysis in the experiments.
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CPU
2.66-GHz
Hardware component for computational processing in the experiments.
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RAM
2-GRAM
Memory hardware for data storage and processing in the experiments.
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AVIRIS
Airborne visible and infrared imaging spectrometer sensor used to collect real hyperspectral datasets.
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