一种基于单形体正化的高光谱数据全约束线性解混方法

在端元已知情况下, 线性混合模型的非负约束最小二乘无闭式解, 需要多次迭代得收敛最优解, 时间复杂度高.通过高光谱数据凸面几何特性分析, 指出当数据为正单形体时, 可经有限步骤快速得线性混合模型最优解.据此提出一种单形体正化的高光谱数据全约束线性解混方法, 据已知端元进行单形体正化, 采用和为一约束求解丰度系数, 最后迭代剔除丰度负值端元得全约束解.实验结果表明该方法可获得传统全约束解一致的丰度估计, 且效率大大提升