本文選題：高光譜遙感 + 混合像元��； 參考：《紅外與毫米波學報》2017年02期

【摘要】：介紹了近年來非線性光譜解混方法的發(fā)展狀況,主要包括礦物沙地地區(qū)的緊密混合模型和植被覆蓋區(qū)域的多層次混合模型,以及基于這些模型的非線性解混算法和利用核函數(shù)、流形學習等方法的數(shù)據(jù)驅動非線性光譜解混算法及非線性探測算法.最后分析總結了現(xiàn)有非線性解混模型與算法的優(yōu)勢與缺陷及未來的研究趨勢.
[Abstract]:This paper introduces the development of nonlinear spectral de-mixing methods in recent years, including the dense mixing model in mineral sandy land and the multi-level mixed model in vegetation cover area, as well as the nonlinear de-mixing algorithm based on these models and the use of kernel function. Data-driven nonlinear spectral demultiplexing algorithm and nonlinear detection algorithm for manifold learning and other methods. Finally, the advantages and disadvantages of the existing nonlinear demultiplexing models and algorithms are analyzed and summarized, as well as the future research trends.
【作者單位】： 復旦大學電磁波信息科學教育部重點實驗室;北京師范大學地表過程與資源生態(tài)國家重點實驗室;復旦大學信息學院智慧網(wǎng)絡與系統(tǒng)研究中心;
【基金】：國家自然科學基金(61572133) 北京師范大學地表過程與資源生態(tài)國家重點實驗室開放基金(2015-KF-01)~~
【分類號】：TP751

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本文編號：1863990