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摘要
针对传统稀疏非负矩阵分解(NMF)解混方法仅考虑丰度矩阵中非零个数最少,没有考虑混合像元内端元的丰度分布具有不均匀性的这一问题,提出一种基于信息熵的NMF遥感图像解混算法.将端元的丰度值的大小看成是信息熵中的符号出现的概率,当端元等概率出现在混合像元中时各个丰度值大小相等,对应的实际地物等比例出现在混合像元中,此时信息熵最大,但是丰度稀疏性最低;当丰度分布最不均匀时,仅有一种地物类型出现,信息熵最小,此时丰度值的稀疏性最高,只有一个非零值,由此得出丰度稀疏性和信息熵有负相关的关系.在NMF解混算法的基础上,引入负信息熵来约束丰度矩阵,同时加入平滑限制来约束端元光谱矩阵.在模拟数据和真实数据上进行了结果测试.实验结果表明:相比传统的NMF解混算法和基于l2范数的NMF遥感图像解混算法,本方法能得到更好的解混效果.
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