Multilinear hyperspectral unmixing based on autoencoder and recurrent neural network

Spectral unmixing techniques estimate the endmember spectra and corresponding abundance fractions that constitute the pixels of hyperspectral remote sensing images, revealing the mixing mechanisms of materials within pixels. In recent years, deep learning has shown significant potential in advancing...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	Applied soft computing Jg. 185; S. 113972
Hauptverfasser:	Jin, Zehui, Yi, Xiaorui, Liu, Yue, Zhang, Hongjuan
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Elsevier B.V 01.12.2025
Schlagworte:	Autoencoder network Hyperspectral image Nonlinear spectral unmixing Recurrent neural network Nonlinear spectral unmixing Recurrent neural network Hyperspectral image Autoencoder network
ISSN:	1568-4946
Online-Zugang:	Volltext
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