基于混合像元空间与谱间相关性模型的NMF线性盲解混

作     者：袁博 YUAN Bo

作者机构：南阳理工学院计算机与信息工程学院 

出 版 物：《测绘学报》 (Acta Geodaetica et Cartographica Sinica)

年 卷 期：2019年第48卷第9期

页      面：1151-1160页

核心收录：

学科分类：083002[工学-环境工程] 0830[工学-环境科学与工程（可授工学、理学、农学学位）] 081802[工学-地球探测与信息技术] 08[工学] 0818[工学-地质资源与地质工程] 081602[工学-摄影测量与遥感] 0816[工学-测绘科学与技术] 

基　　金：国家自然科学基金(41371353)~~ 

主　　题：非负矩阵分解 空间相关性 谱间相关性 马尔科夫随机场 复杂度映射 

摘      要：基于相关性分析的高光谱解混算法,通常缺少对高光谱图像空间和光谱相关性特征的综合分析与利用,或对于先验知识的依赖程度较高。本文提出一种基于混合像元空间与谱间相关性模型的NMF线性盲解混算法。具体包括:通过改进马尔科夫随机场(MRF)模型,建立相邻像元间的空间相关模型;利用复杂度映射技术,建立相邻波段间的光谱相关模型;在NMF目标函数外部和内部分别引入上述两种模型,作为盲解混算法的约束条件。试验结果表明,该算法相对于区域相关的NMF解混算法(ACBNMF)、最小化光谱相关度约束的NMF方法(MSCCNMF)和最小体积约束的非负矩阵分解(MVCNMF)等代表性NMF解混参考算法,解混精度有所提高;同时,降低了对于先验知识的依赖程度,拓宽了适用范围。