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高光谱影像端元提取算法研究与分析
被引量:
2
1
作者
田珊珊
杨敏华
《山东农业大学学报(自然科学版)》
CSCD
北大核心
2018年第5期847-851,共5页
高光谱影像混合像元分解技术将遥感分类问题深入到了亚像元级别,端元提取是混合像元分解中的重要步骤。本文选择了基于体积的N-FINDER算法、基于投影和变换的VCA、OSP算法、基于最优化的MVSA算法,结合SPP算法对数据进行预处理,利用模拟...
高光谱影像混合像元分解技术将遥感分类问题深入到了亚像元级别,端元提取是混合像元分解中的重要步骤。本文选择了基于体积的N-FINDER算法、基于投影和变换的VCA、OSP算法、基于最优化的MVSA算法,结合SPP算法对数据进行预处理,利用模拟数据与真实数据分别进行实验,对比分析实验结果,总结端元提取算法的优点与缺陷以及各自适应的条件。
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关键词
混合像元
端元提取
高光谱影像
n-finder
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职称材料
题名
高光谱影像端元提取算法研究与分析
被引量:
2
1
作者
田珊珊
杨敏华
机构
中南大学地球科学与信息物理学院
中南大学有色金属成矿预测与地质环境监测教育部重点实验室
出处
《山东农业大学学报(自然科学版)》
CSCD
北大核心
2018年第5期847-851,共5页
文摘
高光谱影像混合像元分解技术将遥感分类问题深入到了亚像元级别,端元提取是混合像元分解中的重要步骤。本文选择了基于体积的N-FINDER算法、基于投影和变换的VCA、OSP算法、基于最优化的MVSA算法,结合SPP算法对数据进行预处理,利用模拟数据与真实数据分别进行实验,对比分析实验结果,总结端元提取算法的优点与缺陷以及各自适应的条件。
关键词
混合像元
端元提取
高光谱影像
n-finder
Keywords
Mixed pixel
end member extraction
hyperspectral image
n-finder
分类号
TP79 [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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
高光谱影像端元提取算法研究与分析
田珊珊
杨敏华
《山东农业大学学报(自然科学版)》
CSCD
北大核心
2018
2
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