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《一種基于單形體正化的高光譜數(shù)據(jù)全約束線性解混方法》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、第３５卷第５期紅外與毫米波學(xué)報Ｖｏｌ.３５?Ｎｏ.５２０１６年１０月Ｊ.ＩｎｆｒａｒｅｄＭｉｌｌｉｍ.ＷａｖｅｓＯｃｔｏｂｅｒ?２０１６文章編號:１００１－９０１４(２０１６)０５－０５９２－０８ＤＯＩ:１０.１１９７２/ｊ.ｉｓｓｎ.１００１－９０１４.２０１６.０５.０１４一種基于單形體正化的高光譜數(shù)據(jù)全約束線性解混方法１?２?３?１?２１?２４許寧?耿修瑞?尤紅建?曹銀貴(１.中國科學(xué)院空間信息處理與應(yīng)用系統(tǒng)技術(shù)重點實驗室?北京１００１９０?２.中國科學(xué)院電子學(xué)研究所?北京１００１９０?３.中國科學(xué)院大學(xué)?北京１０００４９?４.中國地質(zhì)大學(xué)?北京１０００
2、８３)摘要:在端元已知情況下?線性混合模型的非負(fù)約束最小二乘無閉式解?需要多次迭代得收斂最優(yōu)解?時間復(fù)雜度高.通過高光譜數(shù)據(jù)凸面幾何特性分析?指出當(dāng)數(shù)據(jù)為正單形體時?可經(jīng)有限步驟快速得線性混合模型最優(yōu)解.據(jù)此提出一種單形體正化的高光譜數(shù)據(jù)全約束線性解混方法?據(jù)已知端元進(jìn)行單形體正化?采用和為一約束求解豐度系數(shù)?最后迭代剔除豐度負(fù)值端元得全約束解.實驗結(jié)果表明該方法可獲得傳統(tǒng)全約束解一致的豐度估計?且效率大大提升.關(guān)鍵詞:高光譜數(shù)據(jù)?光譜解混?端元白化?單形體正化?全約束最小二乘中圖分類號:ＴＰ３９４.１文獻(xiàn)標(biāo)識碼:ＡＡｆｕｌｌｙｃｏｎｓｔｒａｉｎｅｄｌｉｎｅａ
3、ｒｕｎｍｉｘｉｎｇｍｅｔｈｏｄ:Ｓｉｍｐｌｅｘｒｅｇｕｌａｒｉｚａｔｉｏｎｆｏｒｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌｉｍａｇｅｒｙ１?２?３?１?２１?２４ＸＵＮｉｎｇ?ＧＥＮＧＸｉｕ￣Ｒｕｉ?ＹＯＵＨｏｎｇ￣Ｊｉａｎ?ＣＡＯＹｉｎ￣Ｇｕｉ(１.ＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙｉｎＧｅｏ￣ｓｐａｔｉａｌＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍ?ＩＥＣＡＳ?Ｂｅｉｊｉｎｇ１００１９０?Ｃｈｉｎａ?２.ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ?ＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ?Ｂｅｉｊｉｎｇ１０
4、０１９０?Ｃｈｉｎａ?３.ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ?Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００４９?Ｃｈｉｎａ?４.ＳｃｈｏｏｌｏｆＬａｎｄＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ?ＣｈｉｎａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＧｅｏｓｃｉｅｎｃｅｓ?Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００８３?Ｃｈｉｎａ)Ａｂｓｔｒａｃｔ:Ｗｉｔｈａｐｒｉｏｒｉｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｋｎｏｗｎｅｎｄｍｅｍｂｅｒｓｉｎｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌｉｍａｇｅ?ｔｈｅｒｅｉｓｎｏｃｌｏｓｅｄ￣ｆｏｒｍｓｏｌｕｔｉｏｎｏｆＬｅａｓｔＳｑｕａｒｅ(ＬＳ)ｍｅｔｈｏｄｆｏｒｌｉｎ
5、ｅａｒｍｉｘｉｎｇｍｏｄｅｌｕｎｄｅｒｔｈｅＡｂｕｎｄａｎｃｅＮｏｎ￣ｎｅｇａｔｉｖｉｔｙＣｏｎｓｔｒａｉｎｔ(ＡＮＣ).ＳｏｍａｎｙｉｔｅｒａｔｉｏｎｓｗｈｉｃｈｍａｙｒｅｓｕｌｔｉｎｂｉｇｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙａｒｅｎｅｅｄｅｄｉｎｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌＦｕｌｌｙＣｏｎｓｔｒａｉｎｅｄＬＳ(ＦＣＬＳ)ｍｅｔｈｏｄｓｔｏｏｂｔａｉｎｔｈｅｏｐｔｉｍａｌｓｏｌｕｔｉｏｎ.Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ?ａｎａｎａｌｙｓｉｓｏｆｉｍｐａｃｔｓｏｎａｂｕｎｄａｎｃｅｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｏｆｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔａｌｉｍａｇｅｉｎｄｉｆｆｅｒｅｎ
6、ｔｓｉｍｐｌｅｘｓｈａｐｅｓｗａｓｉｍｐｌｅｍｅｎｔｅｄａｎｄａｆｕｌｌｙｃｏｎｓｔｒａｉｎｅｄｌｉｎｅａｒｕｎｍｉｘｉｎｇｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｓｉｍｐｌｅｘｒｅｇｕｌａｒｉｚａ￣ｔｉｏｎｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄｗｈｉｃｈｃｏｕｌｄｇｅｔｏｐｔｉｍａｌｓｏｌｕｔｉｏｎｕｎｄｅｒｌｉｍｉｔｅｄｉｔｅｒａｔｉｏｎｗｈｅｎｔｈｅｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌｉｍａｇｅｗａｓｓｐａｎｎｅｄｉｎｔｏａｒｅｇｕｌａｒｓｉｍｐｌｅｘ.Ｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄｗａｓｃａｒｒｉｅｄｏｕｔｂｙｔｈｒｅｅｓｔｅｐｓ.Ｆｉｒｓｔｌｙ?ｔｈｅｓｉｍｐｌｅｘｏｆｈｙｐｅｒｓｐｅ
7、ｃｔｒａｌｉｍａｇｅｗａｓｒｅｇｕｌａｒｉｚｅｄｂｙｔｈｅｋｎｏｗｎｅｎｄｍｅｍｂｅｒｓ’ｗｈｉｔｅｎｉｎｇｍａｔｒｉｘ.Ｓｅｃｏｎｄ￣ｌｙ?ｔｈｅａｎａｌｙｔｉｃａｌｓｏｌｕｔｉｏｎｏｆａｂｕｎｄａｎｃｅｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓｗａｓｏｂｔａｉｎｅｄｕｎｄｅｒＡｂｕｎｄａｎｃｅＳｕｍ￣ｔｏ￣ｏｎｅＣｏｎ￣ｓｔｒａｉｎｔ(ＡＳＣ).Ｔｈｅｎｆｏｒｅｖｅｒｙｐｉｘｅｌ?ｔｈｅＦＣＬＳｓｏｌｕｔｉｏｎｗａｓａｃｈｉｅｖｅｄｂｙｅｌｉｍｉｎａｔｉｎｇｔｈｅｅｎｄｍｅｍｂｅｒｓｗｉｔｈｎｅｇａｔｉｖｅａｂｕｎｄａｎｃｅｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓａｎｄｓｏｌｖｉｎｇｔｈｅ
8、ＡＳＣｅｑｕａｔｉｏｎｉｔｅｒａｔｉｖ
