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高光谱遥感图像中各端元的分布不是相互独立的,传统基于独立分量分析的分解方法,只能先提取混合像元中的端元,后解混丰度,具有较高的统计不变性,盲分解效果差。基于此在独立分量分析方法中添加丰度非负约束和丰度和为一约束条件,使该方法能降低传统方法的统计不变性,通过变换主成分中心化处理原始高光谱遥感图像数据,降低波段数据之间存在的相关性;采用牛顿迭代法多次分解迭代高光谱遥感图像数据获取多个解混矩阵,通过正交化投影求解多个解混矩阵,初始化处理多个解混矩阵后,对其进行归一化处理,当临近两个矩阵值之差绝对值无限趋于