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基于贝叶斯自组织映射和高斯混合模型的混合像元分解 被引量:4
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作者 刘力帆 王斌 张立明 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第11期1381-1386,共6页
提出一种新的对多通道遥感图像进行混合像元分解的方法.该方法将贝叶斯自组织映射算法引入混合像元分解问题中,通过最小化Kullback-Leibler信息度实现高斯参数的估计,并结合高斯混合模型完成解混.为了获得较高的解混精度,要求适当地扩... 提出一种新的对多通道遥感图像进行混合像元分解的方法.该方法将贝叶斯自组织映射算法引入混合像元分解问题中,通过最小化Kullback-Leibler信息度实现高斯参数的估计,并结合高斯混合模型完成解混.为了获得较高的解混精度,要求适当地扩展正态分布的范围,提出了3σ的方差调整方法来解决这一问题.所采用的解混模型自动满足混合像元分解问题所要求的2个约束条件:丰度值非负约束,丰度值和为1约束.实验结果表明,该方法有较好的混合像元分解结果,同时具有较强的抗噪声能力. 展开更多
关键词 Kullback—Leibler信息度 贝叶斯自组织映射 高斯混合模型 多光谱或高光谱遥感图像 混合像元分解
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