摘要
利用独立分量分析的方法 ,从图像信号分离的角度出发 ,将每个波段像元的光谱特征看成是由相互独立的不同地物类型光谱信号混合而成。通过ETM+ 遥感影像数据的分类试验 。
This paper introduces a linear spectral random mixture analysis model based on ICA. It assumes that the spectral signature of an image pixel is linearly mixed by the spectral signature of independent materials. Experimental results with real imagery data show that the method is effective in multi-spectral remote sensing image classification.
出处
《武汉大学学报（信息科学版）》
EI
CSCD
北大核心
2005年第1期19-22,55,共5页
Geomatics and Information Science of Wuhan University
基金
国家测绘局"十五"重点计划资助项目 (14 0 0 14 0 2 0 2 4 0 2 0 3 )。
关键词
多光谱遥感影像分类
线性光谱混合模型
独立分量分析
multi\|spectral remote sensing imagery classification
linear spectral mixture model
independent component analysis
