【摘 要】
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高光谱遥感图像是由二维空间信息和一维光谱信息组成的三维数据。同时具有地物目标的辐射、几何和光谱信息,能够从光谱空间中对地物予以细分和鉴别,在资源、环境、城市、生态等领域得到了广泛应用。受传感器的空间分辨率限制和自然界地物复杂多样性的影响,使得单个像元中往往包含多种地物覆盖类型(如:植被、河流、道路等),从而形成混合像元。混合像元的普遍存在不仅影响地物的识别和分类精度,而且是遥感技术向定量化发展的重
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高光谱遥感图像是由二维空间信息和一维光谱信息组成的三维数据。同时具有地物目标的辐射、几何和光谱信息,能够从光谱空间中对地物予以细分和鉴别,在资源、环境、城市、生态等领域得到了广泛应用。受传感器的空间分辨率限制和自然界地物复杂多样性的影响,使得单个像元中往往包含多种地物覆盖类型(如:植被、河流、道路等),从而形成混合像元。混合像元的普遍存在不仅影响地物的识别和分类精度,而且是遥感技术向定量化发展的重要障碍。因此如何有效地进行混合像元分解是高光谱遥感图像应用的关键问题之一。非负矩阵分解(No
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