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申请/专利权人：中国地质大学(武汉)
摘要：本发明涉及遥感图像处理领域，提供一种基于rank‑order局部邻域约束的NMF遥感图像解混方法及系统，包括：S1：获取高光谱数据，通过VCA‑FCLS对高光谱数据进行初始化，获得初始端元矩阵和初始丰度矩阵，将初始端元矩阵作为当前端元矩阵，将初始丰度矩阵作为当前丰度矩阵；S2：对当前端元矩阵和当前丰度矩阵进行更新，获得更新后的端元矩阵和更新后的丰度矩阵；S3：若达到最大迭代次数或者误差小于规定的阈值，则输出更新后的端元矩阵和更新后的丰度矩阵；否则将更新后的端元矩阵作为当前端元矩阵，将更新后的丰度矩阵作为当前丰度矩阵，返回步骤S2。本发明能够有效的减少在计算空间距离加权时所产生的误差，对解混精度的提升有积极作用。
主权项：1.一种基于rank-order局部邻域约束的NMF遥感图像解混方法，其特征在于，包括：S1：获取高光谱数据，通过VCA-FCLS对高光谱数据进行初始化，获得初始端元矩阵和初始丰度矩阵，将初始端元矩阵作为当前端元矩阵，将初始丰度矩阵作为当前丰度矩阵；S2：通过基于rank-order距离的自适应局部邻域算法对当前端元矩阵和当前丰度矩阵进行更新，获得更新后的端元矩阵和更新后的丰度矩阵；S3：若达到最大迭代次数或者误差小于规定的阈值，则输出更新后的端元矩阵和更新后的丰度矩阵；否则将更新后的端元矩阵作为当前端元矩阵，将更新后的丰度矩阵作为当前丰度矩阵，返回步骤S2。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国地质大学(武汉) 基于rank-order局部邻域约束的NMF遥感图像解混方法及系统
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