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基于自编码器及Transformer的高光谱解混算法研究.pdf

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    摘要

    高光谱图像不仅记录了地物的光谱辐射信息，还提供光谱和空间信息的独特特征，

    为地物类别分辨提供了重要的数据支持。然而受空间距离、成像装置等因素的制约，

    再加上自然地形的复杂多变，图像中的单个像元内往往含有多种地物特征，从而形成

    了混合像元。混合像元的存在限制了高光谱图像在各方面的应用，影响了高光谱遥感

    技术的发展。高光谱解混技术可以有效地解决混合像元问题，其中自编码器作为一种

    无监督深度学习算法在高光谱解混中备受瞩目。然而现有的自编码器解混算法存在诸

    如噪声、重建过程中细节信息丢失、空间信息利用

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