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基于二次散射的高光谱遥感图像光谱非线性混合模型
摘要：
高光谱遥感图像混合像元问题一直备受关注。在实际应用中，多光谱数据往往包含多种地物信息，因此建立一种适用于光谱非线性混合的混合像元模型尤为重要。本文基于二次散射理论建立了一种高光谱遥感图像光谱非线性混合模型，通过对模型的实验验证，证明了该模型可有效减少非线性混合的影响，提高混合解混效果。
关键词：高光谱遥感图像；混合像元；二次散射；光谱非线性混合；模型
1.引言
高光谱遥感图像是遥感技术领域中的热点问题之一。因其在物质的分化和识别上具有优越性，被广泛应用于农业、林业、城市规划、环境监测等领域。其中，高光谱图像的混合像元问题尤为严重，因为高光谱数据存在光谱非线性混合。而基于解混的问题一直是光谱遥感图像分析和处理的研究重点。
2.二次散射理论
二次散射是目标物体发生光散射后，经过多次散射而形成的新光线。这样的光线与原始光线的方向不同，传播距离也不同，二次散射的贡献通常被视为低频分量。对于遥感图像数据，二次散射的低频信息大多包含在混合像元中，对于光谱非线性混合的问题解决具有重要意义。
3.建立高光谱遥感图像光谱非线性混合模型
在二次散射理论的基础上，本文提出了一种高光谱遥感图像光谱非线性混合模型。模型的基本思想是通过对低频分量的建模，描述混合像元中存在的光谱非线性混合。具体模型为：
$X=WM+EN$
其中，X是高光谱遥感图像数据，W是混合矩阵，M是目标物体的高光谱特征，E是残差项，N是光谱非线性混合的低频分量。
4.实验与结果分析
在本文的实验中，我们选取了一组常见的高光谱数据集，分别比较了本文提出的模型与其他几种混合像元模型的解混结果。实验结果表明，本文提出的模型在光谱非线性混合的情况下具有更好的解混效果。特别是对于含有多种地物信息的高光谱图像数据，解混效果更加稳定。
5.结论与展望
本文基于二次散射理论提出了一种针对高光谱遥感图像的光谱非线性混合模型，通过对实验数据的验证证明了该模型的可行性和有效性。在之后的研究中，我们将进一步优化模型的建立方法，提高模型的解混精度，以更好地应用于实际的高光谱遥感图像数据处理中。