针对高光谱非线性混合模型中的共线性问题，提出了一种非监督的增强型非线性自编码网络方法ENAE（Enhanced Nonlinear Autoencoder）。通过结合自编码网络在挖掘数据内在结构、提取特征方面的优势，引入端元正则项减弱端元间的共线性效应，从而提高高光谱混合像元分解精度。ENAE方法的实现步骤主要包括两部分：一是网络结构初始化，二是非线性分解。网络结构初始化是确定编码器的节点数以及端元和丰度的初值；非线性分解则主要是实现损失函数的最小化。通过模拟数据、城市区域真实数据和高分五号卫星高光谱数据的实验，得到了相较于传统非线性分解方法更高的精度，证明了ENAE方法的鲁棒性。
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高分五号高光谱图像自编码网络非线性解混
本站小编 Free考研考试/2022-01-03
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