为了实现高光谱降维并保留重要的光谱特征，通过独立分量分析（independent component analysis，ICA）混合模型和高光谱线性模型的对比分析，提出了结合纯像元提取和ICA的高光谱数据降维方法。该方法通过估计虚拟维数(virtual dimensionality，VD)确定特征个数，采用自动目标生成过程（automatic target generation process, ATGP）从原始数据中提取纯像元向量，作为ICA算法的初始化向量，以负熵为目标函数产生独立分量，并通过高阶统计

可以通过多种方式提取像元的子集至新的栅格中，如选择属性或定义的形状，或使用另一栅格。

混合像元提取算法，采用的为线性分解模型，输入文件为ndvi图像及监督和非监督分类图像