研究目的
提出一种新的"改进双线性模型"，用于卫星图像的非线性光谱解混，该模型综合考虑单次、双线性和多次相互作用。
研究成果
改进的双线性模型（MBM）通过考虑单次、双线性和多次相互作用，有效实现了非线性光谱解混，其解混效率优于其他方法。未来研究应聚焦于提升像素级非线性检测能力。
研究不足
该模型的性能取决于端元提取的准确性以及对非线性参数高斯分布的假设。未来的工作包括逐像素非线性检测。
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基于改进双线性模型的卫星图像无监督非线性光谱解混
DOI：10.1007/s12524-018-0907-7
期刊：Journal of the Indian Society of Remote Sensing
出版年份：2018
更新时间：2025-09-10 09:29:36
摘要：
卫星影像中像素混合现象更为普遍。因此，采用光谱解混方法对卫星图像进行亚像元分类。许多解混研究基于像素线性混合（单一作用）的假设，但实际场景中由于相互作用，像素呈现非线性混合。Fan模型和广义双线性模型仅考虑双线性作用进行非线性解混。现实中，图像中还存在各类别间的多重相互作用。本研究提出"改进双线性模型"这一新模型，通过综合考量单一、双线性及多重相互作用来实现非线性解混过程。该系统能根据非线性参数自适应调整每个像素的混合模型。经多光谱、合成及真实高光谱数据集验证，相比其他方法展现出显著优势。
作者：
K. Niranjani，K. Vani
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