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高光谱遥感数据以其波段多、光谱分辨率高、数据量大等特点而成为当前遥感领域的前沿技术,在各个领域发挥着越来越大的作用。但是由于地面物质类型的复杂性以及成像系统空间分辨率的限制,高光谱图像中普遍存在混合像元,因此光谱解混是遥感领域的重要研究方向。而端元提取作为光谱解混的关键步骤,如何有效而快速地进行端元提取是高光谱遥感图像处理的研究重点之一。本论文主要针对端元提取算法中比较常用的基于线性光谱混合模型的新的单形体体积增长算法NSGA中存在的主要问题进行了一系列的改进,不仅将其扩展至适用于非线性光谱混合模型