![](/images/graphics-bg.png)
An Overview on Linear Unmixing of Hyperspectral Data
المؤلفون المشاركون
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-08-25
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Hyperspectral remote sensing technology has a strong capability for ground object detection due to the low spatial resolution of hyperspectral imaging spectrometers.
A single pixel that leads to a hyperspectral remote sensing image usually contains more than one feature coverage type, resulting in a mixed pixel.
The existence of a mixed pixel affects the accuracy of the ground object identification and classification and hinders the application and development of hyperspectral technology.
For the problem of unmixing of mixed pixels in hyperspectral images (HSIs), the linear mixing model can model the mixed pixels well.
Through the collation of nearly five years of the literature, this paper introduces the development status and problems of linear unmixing models from four aspects: geometric method, nonnegative matrix factorization (NMF), Bayesian method, and sparse unmixing.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wei, Jiaojiao& Wang, Xiaofei. 2020. An Overview on Linear Unmixing of Hyperspectral Data. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1194630
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wei, Jiaojiao& Wang, Xiaofei. An Overview on Linear Unmixing of Hyperspectral Data. Mathematical Problems in Engineering No. 2020 (2020), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1194630
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wei, Jiaojiao& Wang, Xiaofei. An Overview on Linear Unmixing of Hyperspectral Data. Mathematical Problems in Engineering. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1194630
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1194630
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)