基于约束非负矩阵分解的高光谱图像解混.pptx
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汇报人:CONTENTS添加章节标题非负矩阵分解定义与性质约束条件算法流程应用场景高光谱图像解混原理高光谱图像特点解混算法分类约束非负矩阵分解在解混中的应用解混效果评估算法实现与优化数据预处理约束条件的确定迭代优化算法算法复杂度分析实验与分析实验数据集实验环境与参数设置实验结果对比分析结果可视化展示应用前景与展望在遥感领域的应用在环境监测领域的应用在农业领域的应用未来研究方向与挑战汇报人:
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基于非负自编码器及非负矩阵分解的高光谱解混的任务书任务书一、任务背景高光谱影像技术在农业、环境、地质、气象等多个领域中有广泛的应用。而高光谱影像中常常存在混合像元(MixedPixels),这对于后续的数据分析和应用会带来极大的困难。因此,实现高光谱解混一直是高光谱影像处理的一个重要研究领域。目前,高光谱影像解混主要使用的方法是基于线性或非线性的混合模型。线性混合模型包括最常见的光谱未混合模型(SpectralUnmixing)和AbundanceEstimation。非线性混合模型相比线性混合模型,具有