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摘要 - 光谱像素通常是由于高光谱传感器的空间分辨率低，双散射和材料中材料中的亲密混合物的空间分辨率，因此材料的纯光谱（称为Endmerbers）的混合物。Unbiming估计像素内末端成员的分数丰度。根据末日的先验知识，线性混合可以分为三个主要组：受监督，半监督和无监督（盲人）线性脱节。图像处理和机器学习方面的进步很大程度上影响了Untriging。本文概述了高级和常规的乱码方法。此外，我们在三类的高级技术和常规技术之间进行了批评比较。我们比较了三个模拟和一个真实数据集上未混合技术的性能。实验结果揭示了针对不同的混合场景的不同混合类别的优势。此外，我们提供了一个基于python的开源软件包，请访问https://github.com/behnoodrasti/hysupp，以复制重新恢复。
概述和Hysupp Python软件包
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