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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 - 基于<tex>$\ell_{q}$</tex>正则化的盲非线性高光谱解混方法

DOI：10.1109/IGARSS.2018.8519096 出版年份：2018 更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要： 高光谱解混包括估计高光谱图像中纯净物质的光谱（端元）及其对应的丰度。本文提出了一种盲非线性高光谱解混算法。该算法利用lq正则化器促进稀疏的丰度图谱，并假设光谱是按照广义双线性模型的扩展版本（称为Fan模型）进行混合的。该算法使用模拟和真实的高光谱数据进行评估。
作者： J. Sigurdsson，M.O. Ulfarsson，J.R. Sveinsson
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

开发一种盲非线性高光谱解混算法，该算法通过采用lq正则化器促进稀疏性并利用Fan模型进行光谱混合来估计端元和丰度。

研究成果

提出的FAq算法通过利用稀疏性促进和Fan模型，有效实现了盲非线性高光谱解混。在模拟数据中，该算法以更低的SAD和MSE指标优于现有方法；在真实数据上则展现出具有竞争力的结果，重建误差更低。采用lq和l2正则化有助于稳健估计，表明其在复杂场景中具有改进解混效果的潜力，不过后续工作可扩展至自动r参数估计及其他非线性模型。

研究不足

该算法假设端元数量（r）是先验已知的，但在实际应用中这一条件未必总能满足。它专为双线性混合设计，可能无法处理高阶非线性或其他类型的混合情况。其性能依赖于准确的参数调优（例如使用EBIC），且对于大型数据集而言计算复杂度可能较高。

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