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利用约束非负矩阵分解的高光谱解混算法
被引量：
19
1
作者
赵春晖
成宝芝
杨伟超
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第3期377-382,共6页
由于利用非负矩阵分解方法解决高光谱解混问题时,标准非负矩阵分解目标函数的非凸性影响了最优解的获取.通过对高光谱图像的端元光谱和空间分布特性的分析,提出了以最小估计丰度协方差和单形体各顶点到中心点均方距离总和最小约束的非...
由于利用非负矩阵分解方法解决高光谱解混问题时,标准非负矩阵分解目标函数的非凸性影响了最优解的获取.通过对高光谱图像的端元光谱和空间分布特性的分析,提出了以最小估计丰度协方差和单形体各顶点到中心点均方距离总和最小约束的非负矩阵分解(MCMDNMF)算法,其采用投影梯度作为非负矩阵分解的迭代学习规则.MCMDNMF既利用了非负矩阵分解的优点又考虑了高光谱图像的特性,也不需要混合像元中必须有纯像元.仿真实验表明,MCMD-NMF算法能正确地解混出高光谱混合像元中含有的端元光谱,并精确估计出丰度分布.
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关键词
信息处理技术
高光谱解混
非负矩阵分解
混合像元
丰度
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职称材料
基于FastICA算法和MODIS数据的水稻面积提取
被引量：
5
2
作者
耿利宁
景元书
+1 位作者
杨沈斌
浩宇
《大气科学学报》
CSCD
北大核心
2015年第6期819-826,共8页
以苏、皖、赣三省为研究区域,采用Fast ICA算法从MODIS数据中提取2010年水稻种植面积,并验证该算法在混合像元分解中的有效性。在对2010年46景8 d合成地表反射率产品数据进行预处理的基础上,结合MODIS土地利用产品和平滑滤波算法,构建...
以苏、皖、赣三省为研究区域,采用Fast ICA算法从MODIS数据中提取2010年水稻种植面积,并验证该算法在混合像元分解中的有效性。在对2010年46景8 d合成地表反射率产品数据进行预处理的基础上,结合MODIS土地利用产品和平滑滤波算法,构建耕地类型像元的ILSW和INDV时相变化曲线。依据ILSW和INDV曲线在水稻移栽期前后的变化规律,并根据由各地区水稻INDV时相曲线计算得到水稻相似性指数,从MODIS影像中提取水稻像元。采用Fast ICA算法对潜在水稻像元水稻生长期内的INDV时相曲线进行分解,计算每个像元的水稻丰度,绘制水稻丰度图,获取研究区各省水稻分布和种植面积。利用统计年鉴数据和样方资料对Fast ICA算法提取的水稻面积进行了验证。结果显示:采用水稻相似性曲线有利于提高稻田识别效率,所获取的水稻分布与实际情况吻合;Fast ICA算法能够分解不同地区水稻INDV时相曲线;与统计资料比较,江苏、安徽、江西三省水稻面积的提取精度分别为86.4%、87.9%、51.5%。江西水稻面积提取误差主要出现在地形起伏较大的山区。
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关键词
水稻面积提取
相似性曲线
混合像元
丰度
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职称材料
矿物高光谱解混进展研究综述
被引量：
8
3
作者
朱玲
李明
+1 位作者
秦凯
潘澄雨
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2020年第3期15-23,共9页
由于高光谱传感器低空间分辨率特征,岩石高光谱一般是矿物组分的综合反映。矿物高光谱解混对矿产勘查、矿物含量定量反演和野外地质填图等提供了可行的鉴定方法。首先介绍了2种主要的光谱混合模型;其次基于矿物混合机理特征,从模型驱动...
由于高光谱传感器低空间分辨率特征,岩石高光谱一般是矿物组分的综合反映。矿物高光谱解混对矿产勘查、矿物含量定量反演和野外地质填图等提供了可行的鉴定方法。首先介绍了2种主要的光谱混合模型;其次基于矿物混合机理特征,从模型驱动法和数据驱动法2个方面,对近年高光谱数据的端元提取和丰度求解算法进行归纳,分析各解混算法的原理和优缺点;然后从实验室实测数据、模拟数据和高光谱影像数据3个方面,对目前已开展的混合矿物高光谱解混实验进行概括,总结各算法的解混效果和适用性;最后针对各解混算法的特点和研究现状指出未来矿物高光谱解混的研究方向。
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关键词
矿物高光谱
混合模型
解混算法
模型驱动
数据驱动
端元提取
丰度求解
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职称材料
题名
利用约束非负矩阵分解的高光谱解混算法
被引量：
19
1
作者
赵春晖
成宝芝
杨伟超
机构
哈尔滨工程大学信息与通信工程学院
出处
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第3期377-382,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61077079)
高等学校博士学科点专项科研基金资助基金资助项目(20102304110013)
哈尔滨市优秀学科带头人基金资助项目(2009RFXXG034)
文摘
由于利用非负矩阵分解方法解决高光谱解混问题时,标准非负矩阵分解目标函数的非凸性影响了最优解的获取.通过对高光谱图像的端元光谱和空间分布特性的分析,提出了以最小估计丰度协方差和单形体各顶点到中心点均方距离总和最小约束的非负矩阵分解(MCMDNMF)算法,其采用投影梯度作为非负矩阵分解的迭代学习规则.MCMDNMF既利用了非负矩阵分解的优点又考虑了高光谱图像的特性,也不需要混合像元中必须有纯像元.仿真实验表明,MCMD-NMF算法能正确地解混出高光谱混合像元中含有的端元光谱,并精确估计出丰度分布.
关键词
信息处理技术
高光谱解混
非负矩阵分解
混合像元
丰度
Keywords
information
processing
hyperspectral
unmixing
nonnegative
matrix
factorization（NMF）
mixed
pixel
abundance
fraction
分类号
TP751.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于FastICA算法和MODIS数据的水稻面积提取
被引量：
5
2
作者
耿利宁
景元书
杨沈斌
浩宇
机构
南京信息工程大学江苏省农业气象重点实验室
南京信息工程大学应用气象学院
出处
《大气科学学报》
CSCD
北大核心
2015年第6期819-826,共8页
基金
公益性行业(气象)科研专项(GYHY201306036
GYHY201306035
+2 种基金
GYHY20090622)
"十二五"农村领域国家科技计划课题(2011BAD32B01)
江苏省"青蓝工程"资助项目
文摘
以苏、皖、赣三省为研究区域,采用Fast ICA算法从MODIS数据中提取2010年水稻种植面积,并验证该算法在混合像元分解中的有效性。在对2010年46景8 d合成地表反射率产品数据进行预处理的基础上,结合MODIS土地利用产品和平滑滤波算法,构建耕地类型像元的ILSW和INDV时相变化曲线。依据ILSW和INDV曲线在水稻移栽期前后的变化规律,并根据由各地区水稻INDV时相曲线计算得到水稻相似性指数,从MODIS影像中提取水稻像元。采用Fast ICA算法对潜在水稻像元水稻生长期内的INDV时相曲线进行分解,计算每个像元的水稻丰度,绘制水稻丰度图,获取研究区各省水稻分布和种植面积。利用统计年鉴数据和样方资料对Fast ICA算法提取的水稻面积进行了验证。结果显示:采用水稻相似性曲线有利于提高稻田识别效率,所获取的水稻分布与实际情况吻合;Fast ICA算法能够分解不同地区水稻INDV时相曲线;与统计资料比较,江苏、安徽、江西三省水稻面积的提取精度分别为86.4%、87.9%、51.5%。江西水稻面积提取误差主要出现在地形起伏较大的山区。
关键词
水稻面积提取
相似性曲线
混合像元
丰度
Keywords
extraction
of
paddy
rice
area
similarity
curve
mixed
pixel
abundance
fraction
分类号
S511 [农业科学—作物学]
S127
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职称材料
题名
矿物高光谱解混进展研究综述
被引量：
8
3
作者
朱玲
李明
秦凯
潘澄雨
机构
核工业北京地质研究院
出处
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2020年第3期15-23,共9页
基金
国家自然科学基金青年基金项目(41602333)。
文摘
由于高光谱传感器低空间分辨率特征,岩石高光谱一般是矿物组分的综合反映。矿物高光谱解混对矿产勘查、矿物含量定量反演和野外地质填图等提供了可行的鉴定方法。首先介绍了2种主要的光谱混合模型;其次基于矿物混合机理特征,从模型驱动法和数据驱动法2个方面,对近年高光谱数据的端元提取和丰度求解算法进行归纳,分析各解混算法的原理和优缺点;然后从实验室实测数据、模拟数据和高光谱影像数据3个方面,对目前已开展的混合矿物高光谱解混实验进行概括,总结各算法的解混效果和适用性;最后针对各解混算法的特点和研究现状指出未来矿物高光谱解混的研究方向。
关键词
矿物高光谱
混合模型
解混算法
模型驱动
数据驱动
端元提取
丰度求解
Keywords
mineral
hyperspectral
mixture
model
unmixing
algorithm
model-driven
data-driven
endmember
extraction
abundance
fraction
estimation
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
利用约束非负矩阵分解的高光谱解混算法
赵春晖
成宝芝
杨伟超
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
19
下载PDF
职称材料
2
基于FastICA算法和MODIS数据的水稻面积提取
耿利宁
景元书
杨沈斌
浩宇
《大气科学学报》
CSCD
北大核心
2015
5
下载PDF
职称材料
3
矿物高光谱解混进展研究综述
朱玲
李明
秦凯
潘澄雨
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2020
8
下载PDF
职称材料
已选择
0
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引证文献
统计分析
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