%0 Journal Article
%T 高光谱遥感图像非线性解混研究综述
%A 杨 斌
%A 王 斌
%J 红外与毫米波学报
%D 2017
%X 高光谱遥感图像广泛存在混合像元问题，需对其进行解混以提高应用精度。目前大多数光谱解混算法主要基于线性光谱混合模型，但是该模型存在着难以解释许多真实地物场景中非线性混合效应的缺陷。为使解混结果的端元及丰度更加精确，需要考虑非线性光谱混合模型及相关算法。文中介绍了近年来非线性光谱解混方法的发展状况，主要包括两类典型非线性混合场景：矿物沙地地区的紧密混合模型和植被覆盖区域的多层次混合模型，以及基于这些模型的非线性解混算法和利用核函数、流形学习等方法的数据驱动非线性光谱解混算法及非线性探测算法。最后分析总结了现有非线性解混模型与算法的优势与缺陷及未来的研究趋势
%K 高光谱遥感
%K 混合像元
%K 非线性光谱解混
%K Hapke模型
%K 双线性混合模型
%K 核方法
%K 流形学习
%U http://journal.sitp.ac.cn/hwyhmb/hwyhmbcn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=160110&flag=1