研究论文结合FDA与NMF的高光谱数据解混方法

高光谱图像解混是遥感图像处理的重要技术之一.利用非负矩阵分解(NMF)进行高光谱图像解混是近年来发展起来的一种方法.这种解混方法假设光谱具有稳定的光谱特性；但实际上光谱经常是多变的，这个现象影响着解混的精度.为了减小这一影响，首先利用Fisher判别分析(FDA)对高光谱数据进行线性变换，而后利用变换后的高光谱数据提出了一种FDA与NMF相结合的高光谱数据解混方法.实验表明新方法能够有效地提高解混精度与效率.