文献类型：期刊文章

作　　者：袁静[1] 章毓晋[1] 高方平[2]

YUAN Jing;ZHANG Yu-Jin;GAO Fang-Ping(Dept.of Electrical and Engineering,Tsinghua University,Beijing 100084,China;School of Information Engineering,Institute of Disaster prevention,Lang Fang 065201,China)

机构地区：[1]清华大学电子工程系,北京100084 [2]防灾科技学院信息工程学院,河北廊坊065201

出　　处：《红外与毫米波学报》

基　　金：国家自然科学基金项目(61673234;U1636124)~~

年　　份：2018

卷　　号：37

期　　号：5

起止页码：553-571

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2017_2018、DOAJ、EI、IC、JST、RCCSE、SCIE、SCOPUS、WOS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：高光谱遥感技术具有强大的地物探测能力.然而,其空间分辨率低的特点导致光谱图像中存在大量的混合像元,该现象阻碍了高光谱技术的应用和发展.针对米级以下的高光谱图像,线性混合模型能够很好地为混合像元建模.由于其物理上的可释性以及数学上的可操作性,作为光谱解混基础的线性混合模型受到了广泛关注,为高光谱图像的混合像元解混问题提供了重要的解决思路.然而,由于观测噪声、环境条件、端元变异性和数据集大小等情况的存在,线性解混依然是一个具有挑战性的不适定的逆问题.通过整理近五年的文献资料,分别从非负矩阵分解、原型分析、贝叶斯方法以及稀疏解混四个方面介绍线性解混数学模型的发展现状以及面临的问题.

关 键 词：高光谱图像 光谱解混  综述  矩阵分解 贝叶斯方法 原型分析  稀疏解混  

分 类 号：TP751]