Resumen

La tecnología de teledetección hiperespectral tiene una gran capacidad para la detección de objetos terrestres debido a la baja resolución espacial de los espectrómetros de imágenes hiperespectrales. Un único píxel que da lugar a una imagen de teledetección hiperespectral suele contener más de un tipo de cobertura de características, lo que da lugar a un píxel mixto. La existencia de un píxel mixto afecta a la precisión de la identificación y clasificación de objetos terrestres y dificulta la aplicación y el desarrollo de la tecnología hiperespectral. Para el problema de la eliminación de la mezcla de píxeles en imágenes hiperespectrales (HSI), el modelo de mezcla lineal puede modelar bien los píxeles mezclados. A través de la recopilación de casi cinco años de bibliografía, este artículo presenta el estado de desarrollo y los problemas de los modelos de desmezcla lineal desde cuatro aspectos: método geométrico, factorización de matrices no negativas (NMF), método bayesiano y desmezcla dispersa.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:píxel mixto, píxeles mixtos, tipo de cobertura de características, detección de objetos terrestres, identificación de objetos terrestres, espectrómetros de imágenes hiperespectrales, modelo de mezcla lineal, baja resolución espacial, factorización de matrices no negativas, método bayesiano
• Keywords:mixed pixel, mixed pixels, feature coverage type, ground object detection, ground object identification, hyperspectral imaging spectrometers, linear mixing model, low spatial resolution, nonnegative matrix factorization, bayesian method