하이퍼스펙트럼 원격탐사 이미지의 비선형 혼합 문제를 위해 다중 그래프 정규화 다중 커널 비음수 행렬 분해(MGMKNMF) 알고리즘을 제안하였다. 다중 커널 공간에서 다중 그래프 정규화 항을 구성하였으며, 이를 기반으로 다중 커널 공간의 다중 그래프 정규화 항, 다중 커널 가중치 정규화 항 및 다중 그래프 가중치 정규화 항을 포함하는 MGMKNMF 목적 함수를 구성하였다. MGMKNMF는 엔드멤 및 풍도 학습 과정에서 다중 커널 가중치와 다중 그래프 가중치를 업데이트할 수 있으며, 적절한 다중 커널 공간에서 입력 데이터의 그래프를 정확하게 구성하여 그래프 가중치 및 커널 가중치 파라미터 선택 문제를 해결하였다. 단일 커널 기반의 커널 비음수 행렬 분해(KNMF)와 비교하여 다중 커널은 더 적합한 커널 공간을 결정할 수 있으며, 단일 그래프 기반의 그래프 정규화 비음수 행렬 분해(GNMF)와 비교하여 다중 그래프가 더 정확하고 신뢰할 수 있다. 두 개의 실제 데이터 세트와 두 개의 시뮬레이션 데이터 세트에 대한 실험 결과 MGMKNMF 알고리즘이 효과적임을 나타내었다. GNMF, 순수 픽셀을 포함하지 않는 커널 비음수 행렬 분해, 커널 희소 비음수 행렬 분해, 커널 기반 사전 가지치기 비선형 스펙트럼 분해, 다중 그래프 정규화 커널 비음수 행렬 분해 알고리즘과 비교할 때 제안한 MGMKNMF 알고리즘은 Cuprite 및 Jasper Ridge 실제 지물 데이터 세트에서 평균 스펙트럼 각 거리(SAD) 값이 가장 우수하였으며 각각 0.0921 및 0.0970이었다. HAPKE 및 일반화된 이중선형 모델 시뮬레이션 데이터 세트에서도 평균 SAD가 가장 우수하였으며 각각 0.1375 및 0.1456이었고, 평균 제곱근 오차 값도 각각 0.0506 및 0.0570으로 가장 뛰어났다.

혼합분해;다중 그래프 정규화 다중 커널 비음수 행렬 분해;정규화;하이퍼스펙트럼 이미지