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题名基于端元优化的非线性高光谱分解算法
被引量:2
- 1
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作者
唐晓燕
高昆
刘莹
倪国强
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机构
北京理工大学光电学院光电成像技术与系统教育部重点实验室
南阳理工学院电子与电气工程学院
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出处
《激光与红外》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第9期1050-1054,共5页
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基金
国家自然科学基金(No.61340018)
航空基金(No.20100112002)联合资助项目
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文摘
针对高光谱图像中端元的可变性和光谱的非线性混合特性,提出一种基于端元优化的非线性光谱解混算法,通过加入阴影端元对混合像元的端元集进行优化,对优化的端元子集采用基于分层贝叶斯模型的双线性光谱分解算法进行光谱分解。模拟数据和真实数据实验表明,提出的算法能很好地解决高光谱图像中存在的阴影效应,分解效果优于FCLS和GBM算法。
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关键词
端元优化
非线性光谱分解
贝叶斯模型
高光谱图像
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Keywords
optimal endmember subset nonlinear hyperspectral unmixing Bayesian model hyperspectral image
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分类号
TP751
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名可变神经网络结构下的遥感影像光谱分解方法
被引量:2
- 2
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作者
李熙
石长民
李畅
陈锋锐
田礼乔
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机构
武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室
三亚市国土环境资源信息中心
华中师范大学城市与环境科学学院
河南大学环境与规划学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2012年第9期1-3,共3页
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基金
国家自然科学基金资助项目(41101413)
高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20110141120073)
中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(904275839)
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文摘
多层感知神经网络(MLP)是主流的非线性分解方法,但是目前缺乏有效方法处理MLP分解结果中的丰度负值问题。为此,提出一种可变神经网络结构的方法,逐步去除负值丰度对应的端元,并调整相应的网络结构使之针对剩余的端元进行分解。通过武汉地区模拟TM遥感影像实验可以发现,该方法与传统MLP方法以及线性光谱分解方法的平均误差分别为0.077 7、0.081 9、0.094 3,说明该方法的分解精度高于其他2种分解方法,能克服丰度负值问题。
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关键词
遥感
混合像元
神经网络
多层感知网络
非负约束
非线性光谱分解模型
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Keywords
remote sensing
mixed pixel
neural network
Multilayer Perception(MLP) network
nonnegative constraint
nonlinear spectralunmixing model
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分类号
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
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