基于稀疏和正交约束非负矩阵分解的高光谱解混

论文摘要

针对基于非负矩阵分解(NMF)的高光谱解混存在的容易陷入局部极小值和受初始值影响较大的问题,提出一种稀疏和正交约束相结合的NMF的线性解混算法SONMF。首先,从传统的基于NMF的高光谱线性解混方法出发,分析高光谱数据本身的理化特性;然后,结合丰度的稀疏性和端元的独立性两个方面,将稀疏非负矩阵分解(SNMF)和正交非负矩阵分解(ONMF)两种方法结合应用到高光谱解混当中。模拟数据和真实数据实验表明,相比顶点成分分析法(VCA)、SNMF和ONMF这三种参考解混算法,所提算法提高了线性解混的性能;其中,评价指标光谱角距离(SAD)降低了0. 012～0. 145。SONMF能够结合两种约束条件的优势,弥补传统基于NMF线性解混方法对高光谱数据表达的不足,取得较好的效果。

论文目录

• 0 引言
• 1 线性光谱混合模型
• 2 非负矩阵分解与线性解混的结合
•   2.1 基于稀疏约束的非负矩阵分解
•   2.2 基于稀疏和正交约束的非负矩阵分解
•   2.3 预处理环节
•   2.4 收敛性的证明
• 3 实验分析
•   3.1 精度评价指标
•   3.2 合成数据分析
• 4 结语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 陈善学,储成泉

关键词: 非负矩阵分解,高光谱解混,稀疏,正交,独立性

来源: 计算机应用 2019年08期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

专业: 工业通用技术及设备,自动化技术

单位: 重庆邮电大学通信与信息工程学院

分类号: TP751

页码: 2276-2280

总页数: 5

文件大小: 301K

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