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基于深度学习和空谱联合先验的高光谱遥感解混研究基于深度学习和空谱联合先验的高光谱遥感解混研究

摘要：高光谱遥感技术在地球观测中起着重要作用，但由于遥感图像中的混合像元问题，精确的解混技术仍然是一个具有挑战性的问题。本文提出了一种基于深度学习和空谱联合先验的高光谱遥感解混方法。该方法利用深度学习算法自动提取高光谱遥感图像中的光谱特征，并通过空谱联合先验对混合像元进行解混。实验结果表明，该方法能够有效地提取高光谱遥感图像中的光谱信息，并获得较好的解混效果。

1.引言

高光谱遥感技术是一种获取地球表面反射率的重要手段，它能够提供丰富的光谱信息，对于农业、环境保护、地质勘探等领域具有重要的应用价值。然而，由于高光谱遥感图像中像元光谱混合的问题，使用高光谱遥感图像进行定量分析和应用仍然具有挑战性。因此，提出一种高效准确的解混方法对于充分发挥高光谱遥感图像的潜力至关重要。

2.相关工作

目前，对于高光谱遥感图像解混问题的研究可以分为基于光谱曲线拟合和基于混合模型的方法。光谱曲线拟合方法通过拟合混合像元的光谱曲线，然后估计每个光谱端元的成分占比来进行解混。混合模型方法则是将光谱混合问题转化为解线性方程组的问题，通过求解线性方程组来估计像元端元的成分占比。虽然这些方法在一定程度上可以解决光谱混合问题，但是由于混合像元的非线性和高光谱遥感图像的高维度特性，这些方法的解混精度和效率还有进一步的提升空间。

3.提出的方法

为了解决高光谱遥感图像解混问题，本文提出了一种基于深度学习和空谱联合先验的解混方法。该方法首先利用深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）等，对高光谱遥感图像中的光谱特征进行自动提取。由于深度学习算法具有强大的非线性建模能力，可以更好地捕捉到混合像元的特征。

然后，通过空谱联合先验对混合像元进行解混。空谱先验指的是同一遥感图像中不同像元之间的空间相关性，而联合先验则是指遥感图像中不同波段之间的光谱相关性。通过综合考虑这两种先验信息，可以更准确地估计每个混合像元的端元成分占比，并进行解混。

4.实验与结果分析

为了验证提出的方法的有效性，我们在一组真实的高光谱遥感图像上进行了实验。实验结果表明，与传统的解混方法相比，基于深度学习和空谱联合先验的方法具有更好的解混效果和较高的解混精度。同时，该方法能够有效地提取高光谱遥感图像中的光谱信息，将图像混合像元解混为端元成分。

5.结论与展望

本文提出了一种基于深度学习和空谱联合先验的高光谱遥感解混方法，并通过实验证明了其有效性和优越性。然而，由于深度学习需要大量的训练数据和计算资源，该方法在较大规模遥感图像上的应用还有待进一步研究。同时，如何更好地提取空谱先验和联合先验信息，以及如何进一步提升解混效果仍然是未来研究的方向综合以上实验结果和分析，本文提出的基于深度学习和空谱联合先验的高光谱遥感解混方法在解混效果和解混精度方面表现出较传统方法更好的性能。该方法能够有效地提取高光谱遥感图像中的光谱信息，将混合像元准确解混为端元成分。然而，进一步的研究还需

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