线性混合光谱模型高光谱压缩感知

• 作者: 何密 叶珍 王忠良 粘永健
• 来源期刊: 遥感学报
• 关键词: 遥感 高光谱遥感 压缩感知 线性混合模型 光谱扰动
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 技术方法
• 页码范围: 277-289
• 页数: 13页
• 字数: 9403字
• 语种: 中文

摘要

高光谱压缩感知(HCS)对于解决机载或星载高光谱数据的存储与实时传输具有重要意义.目前,线性混合模型(LMM)已被成功应用于HCS;然而,由于光照条件、地形变化以及大气作用等的影响,所获取的地物光谱会发生扰动,从而限制了HCS重建质量的提高.在LMM基础上,通过引入光谱修正项来修正光谱扰动,提出了光谱扰动修正的LMM (SPC_LMM);在此基础上,进一步提出了基于SPC_LMM的HCS (HCS_SPC_LMM)方法.该方法在采样端仅对原始高光谱图像进行光谱维压缩采样,基于压缩采样数据,将SPC_LMM应用HCS的重建,利用交替方向乘子法(ADMM)分别估计SPC_LMM中各分量的最优值,以获得最优的高光谱图像重建质量.实验结果表明,HCS_SPC_LMM能够获得优于其他典型HCS方法的重建质量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王忠良	铜陵学院电气工程学院	12	58	5.0	7.0
2	叶珍	长安大学电子与控制工程学院	6	10	2.0	3.0