结合分层和ADMM的高光谱图像解混方法

高光谱图像有较高的光谱分辨率,但是单个像元覆盖的面积比较大,导致单个像元中出现多于一种地物的现象,即混合像元。混合像元的存在严重影响了高光谱数据的后续利用。高光谱图像解混技术的目的就是将混合像元中存在的地物种类(端元)以及各个地物种类所对应的比例(丰度)精确地表示出来。高光谱数据覆盖的范围比较大,不可避免存在端元变异的现象。为了应对端元变异现象,利用扩展的线性混合模型对高光谱数据进行建模。在基于分层解混技术的基础上,利用乘子交替方向法对其进行优化。实验结果表明,解混效果得到提升。