该文综述了高光谱解混与融合方法的发展，涵盖混合模型、稀疏与空间上下文算法、凸优化、深度学习及端元变异性处理，并介绍了SUnSAL、EndNet等新算法，实验表明其在精度和效率上优于现有技术。

HPFormer是一种基于Transformer的新方法，通过HHA模块实现特征提取和融合，通过TBM从高光谱输入中选择性地聚合空间细节和光谱特征来注入有信息的目标表示。实验表明，HPFormer具有最先进的性能，提供了利用Transformer和高光谱融合来改进鲁棒目标跟踪的新见解。