一种基于去噪三维卷积自编码网络的高光谱解混算法
摘要:
一种基于去噪三维卷积自编码网络的高光谱解混算法,解决了传统端元提取算法无法快速同步获得端元光谱与丰度信息,同时易受到干扰、鲁棒性差的问题。本发明的步骤为:一、基于高光谱体数据结构设计并建立三维卷积自编码网络;二、利用去噪自编码算法采用生成数据集训练网络,提取鲁棒的空谱联合特征;三、设计并实现非负稀疏自编码器,对丰度添加非负性与稀疏性约束,将数据映射到低维信号子空间从而同步获得高精度的端元与丰度信息。本发明的基本思想是采用深层自编码网络提取空谱联合特征,以无监督的方式同步获得影像的端元与丰度信息,解混精度高,适用于高光谱端元提取与丰度反演应用,如城市遥感、精准农业、勘探侦查等,社会经济价值高。
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