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Hyperspectral Unmixing Based on Multilinear Mixing Model Using Convolutional Autoencoders

多线性映射 高光谱成像 自编码 计算机科学 人工智能 模式识别(心理学) 像素 无监督学习 混合(物理) 卷积神经网络 光谱特征 人工神经网络 非线性系统 双线性插值 算法 机器学习 数学 遥感 计算机视觉 量子力学 纯数学 地质学 物理
作者
Tingting Fang,Fei Zhu,Jie Chen
出处
期刊:IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:62: 1-16 被引量:33
标识
DOI:10.1109/tgrs.2024.3360714
摘要

Unsupervised spectral unmixing consists of representing each observed pixel as a combination of several pure materials known as endmembers, along with their corresponding abundance fractions. Beyond the linear assumption, various nonlinear unmixing models have been proposed, with the associated optimization problems solved either by traditional optimization algorithms or deep learning techniques. Current deep learning-based nonlinear unmixing mainly focuses on additive, bilinear-based formulations. The multilinear mixing model (MLM) offers a unique perspective by interpreting the reflection process by discrete Markov chains, allowing it to account for interactions between endmembers up to infinite order. However, explicitly simulating the physics of MLM using neural networks has remained a challenging problem. In this paper, we propose a novel autoencoder-based network for unsupervised unmixing based on MLM. Leveraging an elaborate network design, this approach explicitly models the relationships among all model parameters: endmembers, abundances, and transition probability. The network operates in two modes: MLM-1DAE, which considers only pixel-wise spectral information, and MLM-3DAE, which explores spectral-spatial correlations within input patches. Experiments on both the synthetic and real datasets validate the effectiveness of the proposed method, demonstrating competitive performance compared to classic MLM-based solutions. The code is available at https://github.com/ting-Fang09/Hyperspectral-unmixing-MLM-AE.
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