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题名基于变分贝叶斯ICA的遥感图像混合像元分析
被引量:2
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作者
董江山
李成范
赵俊娟
尹京苑
沈迪
薛丹
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机构
上海大学计算机工程与科学学院
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出处
《电讯技术》
北大核心
2013年第10期1274-1278,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(41172303)~~
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文摘
混合像元已成为遥感图像处理、分类的难点和重点。独立分量分析(ICA)能够实现图像的去相关性以及得到相互独立的分量,但是,由于ICA模型的各成分独立性和数据统计分布规律的不变假设,影响了遥感图像分类精度。针对这一问题,提出了基于变分贝叶斯ICA(VBICA)的遥感图像分析方法,并利用遥感图像进行验证,结果表明:VBICA方法提取的独立分量具有均方根误差小、迭代次数少和稳定性较好的特点;基于VBICA方法的遥感分类精度达到了91.55%,且目视效果较好;VBICA方法突破了ICA的局限性,提高了遥感图像自动分类精度,具有很好的应用前景。
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关键词
遥感图像
混合像元
独立分量分析
FASTica
变分贝叶斯ica
自动分类
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Keywords
remote sensing image
mixed pixel
independent component analysis (ica)
FastlCA
variational Bayesian ica
automatic classification
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分类号
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
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