【技术实现步骤摘要】
本专利技术实施例涉及高光谱遥感数据处理，特别涉及一种基于端元光谱变异性的高光谱混合像元分解方法和装置。
技术介绍
1、随着遥感科学技术的发展，高光谱遥感已经成为对地观测的重要技术，其在对地表进行成像的同时能够逐像元获取反映地物分布属性的高光谱分辨率的特征曲线，被广泛应用于地物探测和地表参数反演中，已经在地质填图、精准农业、生态环境监测等方面成功应用。但由于地物分布的复杂性和高光谱成像仪空间分辨率的限制，混合像元在高光谱遥感数据中普遍存在。
2、高光谱混合像元分解或者光谱解混旨在将混合像元分解成表征不同类材质的端元光谱及其对应的丰度分数。然而在大多数的应用场景中，端元光谱固定的前提假设不能满足，理论上固定的光谱并不存在。一方面由于大气状况、地形和照明条件、周围环境以及其它因素的差异都会导致端元光谱在时空上出现光谱幅值或形状的差异；另一方面地物类型的划分通常是宏观的和问题导向的，而这与地物的分类精细程度有关，从而导致同类地物中可能包含多个子类，存在固有的理化性质差异，同样也会导致端元光谱存在一定的变幅。以上两方面原因最终都会导致...
【技术保护点】
1.一种基于端元光谱变异性的高光谱混合像元分解方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于传统解混模型，构建基于端元光谱变异性的高光谱混合像元分解误差模型，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述高光谱混合像元分解模型为：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述高光谱混合像元分解误差模型为：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述丰度反演误差的统计分布为：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，真实丰度的统计分布为：
7.根据权利要...
【技术特征摘要】
1.一种基于端元光谱变异性的高光谱混合像元分解方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于传统解混模型，构建基于端元光谱变异性的高光谱混合像元分解误差模型，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述高光谱混合像元分解模型为：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述高光谱混合像元分解误差模型为：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述丰度反演误差的统计分布为：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，真实丰度的统计分布为：
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