好文推荐 | 基于深度自编码器扩展网络的多线性高光谱图像解混方法

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第1127期推文，点击关注不迷路！ 主题词 自动编码器，深度学习，高光谱遥感，非线性解混          遥感学报NRSB 高光谱图像凭借其“图谱合一”的独特优势，但由于成像过程的复杂性和地物分布的多样性，高光谱遥感图像中通常存在大量混合像元，这为图像解译带来了巨大的挑战。作为解决混合像元问题的核心技术，混合像元分解在深度学习发展的推动下近年来取得了显著进展。然而，成像过程中不可避免的散射现象会导致光谱失真，进一步增加了解混的难度。 针对传统线性解混方法难以处理电磁波多路径效应引起的散射问题，中国科学院空天信息创新研究院 高连如编委 课题组与西安科技大学 苏远超副教授 课题组联合，发表了题为“基于深度自编码器扩展网络的多线性高光谱图像解混方法 ” 的文章，从研究背景、方法介绍、实验结果与 ………………………………