文章目录

0 引 言

1 线性混合模型

2 顶点成分分析法

3 实验结果与分析

3.1 合成高光谱数据

3.2 真实高光谱数据

4 结束语

文章摘要:高光谱图像既可以获取地面物体的空间位置信息,又能够提供任意像元对应的地面物体的光谱特征曲线,具有极强的地物分类和识别能力。利用线性混合模型对高光谱图像的光谱混合特性进行描述,并采用顶点成分分析法进行端元提取,为高光谱图像的混合像元分解和分类提供依据;以合成和真实高光谱数据作为实验数据,以均方根特征角误差作为评价指标,研究不同信噪比和不同端元数条件下端元提取的效果。实验结果表明,与USGS光谱库对比,顶点成分分析法能够有效提取到端元光谱曲线,均方根特征角误差能够保持在0.2rad以内。

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