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遥感影像亚像元定位研究综述 被引量:22
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作者 凌峰 吴胜军 +2 位作者 肖飞 吴柯 李晓冬 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2011年第8期1335-1345,共11页
遥感影像亚像元定位是在混合像元分解基础上,利用地物空间分布特征确定不同地物类型在混合像元中的具体位置,得到亚像元尺度的地物分类图,是一种有效解决混合像元空间不确定性的方法。首先介绍遥感影像亚像元定位的基本概念,分析亚像元... 遥感影像亚像元定位是在混合像元分解基础上,利用地物空间分布特征确定不同地物类型在混合像元中的具体位置,得到亚像元尺度的地物分类图,是一种有效解决混合像元空间不确定性的方法。首先介绍遥感影像亚像元定位的基本概念,分析亚像元定位的理论模型和求解算法;然后总结亚像元定位模型的误差来源、精度评价方法以及结果不确定性的表达手段,同时讨论利用辅助数据源提高亚像元定位精度的主要方法;最后对亚像元定位的研究趋势做了进一步展望。 展开更多
关键词 遥感 混合像元 亚像元定位 超分辨率制图 空间分布 尺度
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应用线性混合模型遥感监测冬小麦种植面积 被引量:19
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作者 武永利 王云峰 +1 位作者 张建新 栾青 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第2期136-140,共5页
中分辨率成像光谱仪(MODIS)具有多光谱、多时相以及免费接收使用的优势。该文利用冬小麦返青期间的 MODIS多光谱数据,采用传统的监督分类和阈值方法研究冬小麦种植区域的分布情况,同时针对遥感像元多为混合像元的特点,重点将线性混合像... 中分辨率成像光谱仪(MODIS)具有多光谱、多时相以及免费接收使用的优势。该文利用冬小麦返青期间的 MODIS多光谱数据,采用传统的监督分类和阈值方法研究冬小麦种植区域的分布情况,同时针对遥感像元多为混合像元的特点,重点将线性混合像元分解技术应用于冬小麦种植面积的分解计算研究。比较不同分类方法对冬小麦种植面积估算的精度分析表明,采用线性混合分解模型,绝大部分(98.45%)的均方根误差都小于0.01,对比实际冬小麦种植面积数据,相对误差约3%,明显优于传统遥感分类方法的精度。 展开更多
关键词 MODIS 遥感 混合像元 冬小麦 种植面积监测
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基于SAM遥感影像的分类技术研究 被引量:12
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作者 王旭红 贾百俊 +2 位作者 郭建明 刘万青 李红梅 《西北大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2008年第4期668-672,共5页
目的以混合像元提纯为突破口,研究遥感影像高分类精度的方法,以减少由于地物波谱的复杂性、传感器空间分辨率的局限性导致混合像元普遍存在而引起的影像信息不确定性和分类精度低指标性。方法利用光谱角(SAM)分类法,经过混合像元辨别和... 目的以混合像元提纯为突破口,研究遥感影像高分类精度的方法,以减少由于地物波谱的复杂性、传感器空间分辨率的局限性导致混合像元普遍存在而引起的影像信息不确定性和分类精度低指标性。方法利用光谱角(SAM)分类法,经过混合像元辨别和提纯、端元样区的定义等步骤,对影像进行分类。结果与传统最大似然分类法比较实验结果表明,SAM方法对地表覆盖比较复杂的零散地区遥感影像分类具有较高的精度。结论因选择合适的方法消除了混合像元,SAM是一种有效的遥感影像智能分类方法,对提高影像分类精度具有极为重要的实践意义。 展开更多
关键词 混合像元 像元提纯 光谱角 影像分类
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MODIS数据估算区域蒸散量的空间尺度误差纠正 被引量:11
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作者 辛晓洲 刘雅妮 +1 位作者 柳钦火 唐勇 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第2期207-231,共25页
探讨了使用中高分辨率卫星数据提供的地表分类以及植被指数信息与中低分辨率卫星数据相结合,在混合像元内部进行亚像元处理,以纠正混合像元造成的通量估算误差的方法。其意义在于利用中低分辨率卫星数据进行长期大面积蒸散监测时,只需... 探讨了使用中高分辨率卫星数据提供的地表分类以及植被指数信息与中低分辨率卫星数据相结合,在混合像元内部进行亚像元处理,以纠正混合像元造成的通量估算误差的方法。其意义在于利用中低分辨率卫星数据进行长期大面积蒸散监测时,只需要少量的中高分辨率数据支持,就可以在一定程度上改善监测结果,具有很好的可操作性。 展开更多
关键词 蒸散 卫星遥感 混合像元 空间尺度误差 亚像元处理
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基于光谱归一化的变组分光谱混合分析(NMESMA)方法及其应用 被引量:11
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作者 刘正春 曾永年 +2 位作者 何丽丽 吴孔江 靳文凭 《遥感技术与应用》 CSCD 北大核心 2012年第2期159-167,共9页
混合像元问题在低、中分辨率遥感图像中尤为突出,混合像元的存在不仅会影响地物识别和图像分类精度,也是遥感科学向定量化发展的主要障碍之一。因此,遥感图像混合像元分解及其地表覆盖信息的定量提取是近年来研究的热点。针对城市土地... 混合像元问题在低、中分辨率遥感图像中尤为突出,混合像元的存在不仅会影响地物识别和图像分类精度,也是遥感科学向定量化发展的主要障碍之一。因此,遥感图像混合像元分解及其地表覆盖信息的定量提取是近年来研究的热点。针对城市土地覆盖信息的定量提取问题,利用中等分辨率遥感图像(Landsat TM),集成光谱归一化与变组分光谱混合分析(NMESMA)的方法,基于植被—非渗透表面—土壤(V-I-S)模型,定量提取研究区植被、土壤和非渗透表面3类土地覆盖的定量信息,并与固定组分的光谱混合分析(LSMA)分解结果进行对比分析。结果表明:基于光谱归一化的变组分光谱混合分析(NMESMA)方法获得的精度高于传统固定组分的光谱混合分析(LS-MA)结果,可有效解决光谱异质性较高的城市区域的混合像元问题,为有效提取城市地表覆盖信息,研究城市生态环境变化和模拟分析,提供了有效的信息提取方法。 展开更多
关键词 变组分 混合像元 NMESMA 光谱混合分析 LANDSAT TM
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线性混合光谱模型在多光谱遥感影像分类中的应用 被引量:7
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作者 李君 范文义 李明泽 《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第8期45-48,69,共5页
介绍了混合像元的概念、研究现状和广泛用于混合像元分解的线性模型。以TM遥感图像分类为例,对图像做MNF处理后进行有约束和无约束两种线性混合光谱模型分解混合像元;再对图像进行分类,将得到的图像同直接分类的图像进行比较分析。实验... 介绍了混合像元的概念、研究现状和广泛用于混合像元分解的线性模型。以TM遥感图像分类为例,对图像做MNF处理后进行有约束和无约束两种线性混合光谱模型分解混合像元;再对图像进行分类,将得到的图像同直接分类的图像进行比较分析。实验结果表明,考虑约束条件的线性混合光谱解混分类精度比直接分类精度提高了32.8%。 展开更多
关键词 多光谱遥感 混合像元 线性混合光谱模型
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多光谱遥感影像亚像元定位的空间引力算法研究 被引量:6
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作者 韩文超 田庆久 陆应诚 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第2期169-174,共6页
针对遥感影像亚像元定位问题,提出一种基于像元空间引力模型的亚像元定位新算法,算法中像元空间引力的表达在亚像元尺度上建立,能够表达像元间的空间自相关性;亚像元权重参数包括相互吸引的两个相邻像元中地物百分比含量,强化了空间引... 针对遥感影像亚像元定位问题,提出一种基于像元空间引力模型的亚像元定位新算法,算法中像元空间引力的表达在亚像元尺度上建立,能够表达像元间的空间自相关性;亚像元权重参数包括相互吸引的两个相邻像元中地物百分比含量,强化了空间引力模型;用距离函数表达像元间的相互作用在距离上的非线性关系。通过迭代运算优化像元间的引力关系,提高像元的空间自相关性。结合扬州地区2006年6月份的SPOT假彩色合成影像进行试验,在5倍于原图像空间分辨率的尺度下进行了亚像元制图,验证算法的有效性。 展开更多
关键词 亚像元定位 空间引力算法 超分辨率制图 混合像元 端元
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综合NDVI时序特征的冬小麦混合像元分解及面积估算 被引量:6
8
作者 王利民 刘佳 +2 位作者 姚保民 高建孟 杨福刚 《中国农学通报》 2019年第27期23-33,共11页
基于MODIS数据进行面积提取易受混合像元影响,为了降低因混合像元导致的错分和漏分误差,该研究提出一种线性的混合像元分解模型,建立MODIS混合像元中冬小麦占比与MODIS/NDVI时间序列影像波峰波谷差值之间的定量关系。基于2017年保定市MO... 基于MODIS数据进行面积提取易受混合像元影响,为了降低因混合像元导致的错分和漏分误差,该研究提出一种线性的混合像元分解模型,建立MODIS混合像元中冬小麦占比与MODIS/NDVI时间序列影像波峰波谷差值之间的定量关系。基于2017年保定市MODIS数据和GF数据进行了模型构建,基于2014年数据进行了模型验证。结果显示纯度指数(PPI)精确度均值为0.485,基于混合像元分解模型得到的2014年保定市冬小麦面积推算值为40.05万hm2,基于GF数据得的2014年保定市冬小麦面积'真值'为37.39万hm2,绝对误差为2.66万hm2,相对误差率为7.11%。利用河北省冬小麦广泛种植的8个地市对模型的适用性进行评价,结果表明不同地市的冬小麦面积推算值和冬小麦面积'真值'间平均误差率为3.69%。基于该模型的冬小麦面积推算值误差相对较低,数据可靠性较高,且受地域影响较小,具有较为普遍适用性。 展开更多
关键词 MODIS/NDVI 时间序列 冬小麦 混合像元分解 种植面积估算
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光谱解混技术及其应用研究进展 被引量:6
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作者 杨斌 王斌 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2021年第16期68-95,共28页
低空间分辨率和物质异质性等因素造成的图像混合像元问题,使像元级的数据处理和应用难以满足实际需求。光谱解混提取亚像元尺度上的端元和丰度信息,为现实应用的数据精细化定量分析提供技术支撑。本文介绍了近些年光谱解混理论方法和应... 低空间分辨率和物质异质性等因素造成的图像混合像元问题,使像元级的数据处理和应用难以满足实际需求。光谱解混提取亚像元尺度上的端元和丰度信息,为现实应用的数据精细化定量分析提供技术支撑。本文介绍了近些年光谱解混理论方法和应用的相关研究进展,包括线性与非线性混合模型作用,以及几何、正则优化和统计机器学习原理框架下的方法研究成果。此外,分析了光谱解混对分类等其他技术性能的改善作用以及该技术解决从遥感到医学等室内级应用问题的理论和实际价值。最后,总结了光谱解混技术与应用研究中的不足和构建二者协同发展的必要性。 展开更多
关键词 图像处理 成像光谱 混合像元 光谱解混 遥感应用 光谱分析与物质识别
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激光测距成像雷达三维测距 : 存在问题及解决方法 被引量:1
10
作者 张奇 刘济林 +1 位作者 郭小军 顾伟康 《浙江大学学报(自然科学版)》 CSCD 1998年第6期732-738,共7页
激光测距成像雷达获取三维距离图具有许多众所周知的优点,然而也存在某些弊端.本文的目的就是研究这些弊端,重点是提出了克服每一弊端的针对性策略.
关键词 三维距离图 周期性 混合像素 激光测距雷达
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基于最小体积稀疏正则的高光谱解混方法的研究 被引量:5
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作者 徐光宪 王延威 +1 位作者 马飞 杨飞霞 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2020年第24期118-127,共10页
高光谱解混的目的在于提取图像中的端元特征和丰度特征。由于高光谱图像空间分辨率低而存在大量混合像元,因此如何从混合像元中提取光谱特征和空间分布信息是高光谱解混面临的难题。基于非负矩阵分解的高光谱解混是一个不适定拟合问题,... 高光谱解混的目的在于提取图像中的端元特征和丰度特征。由于高光谱图像空间分辨率低而存在大量混合像元,因此如何从混合像元中提取光谱特征和空间分布信息是高光谱解混面临的难题。基于非负矩阵分解的高光谱解混是一个不适定拟合问题,而且在处理过程中将立方体数据转化为矩阵会导致三维结构信息的丢失。利用最小体积单纯形空间稀疏性,提出一种基于最小体积稀疏正则的高光谱解混方法,能够挖掘出图像中光谱特性和丰度特征的内在关系,减少结构信息的丢失。将凸几何中的最小体积约束与非负矩阵分解相结合,并采用近似交替优化与交替方向乘子法设计出高效的求解算法。最后分别采用合成数据和真实数据进行仿真实验,结果表明该种算法能够有效地提取出高光谱图像的端元特征和丰度特征。 展开更多
关键词 图像处理 高光谱解混 混合像元 最小体积单纯形
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水稻分蘖期无人机高光谱影像混合像元特征分析与分解 被引量:5
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作者 于丰华 赵丹 +4 位作者 郭忠辉 金忠煜 郭爽 陈春玲 许童羽 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期947-953,共7页
开展水稻无人机高光谱解混,获取水稻植株的高光谱反射率信息,对于提高水稻理化参量的反演模型精度具有重要意义。目前大多基于高光谱遥感影像自身数据进行解混,运用算法模型进行高光谱数据解混,将高光谱图像和可见光图像进行优势互补,... 开展水稻无人机高光谱解混,获取水稻植株的高光谱反射率信息,对于提高水稻理化参量的反演模型精度具有重要意义。目前大多基于高光谱遥感影像自身数据进行解混,运用算法模型进行高光谱数据解混,将高光谱图像和可见光图像进行优势互补,提出一种基于无人机高清影像与高光谱遥感影像融合的稻田无人机高光谱解混方法,解决单一数据局限性问题,增强光谱数据对地物的描述能力。为了更好的计算端元丰度,将同一目标区的高清数码正射影像与无人机高光谱遥感影像利用经纬度信息进行空间配准,使得不同传感器获得的图片在几何位置上对齐,通过SVM分类器的监督分类方法对可见光的数码正射影像进行地物分类,利用地物分类的结果对应高光谱的一个像元,从而得到一个像元内的端元丰度。设相邻区域内的水体端元是相同的,利用线性解混模型(LSMM)对相邻区域的混合像元进行解混,最终获取水稻高光谱反射率信息。结果表明对两种图片进行空间配准丰富了数据源信息,有利于像元的端元丰度计算,其中水稻端元丰度在70%以上解混效果最好,丰度在50%以上解混效果一般,丰度在30%以下解混效果较差;选择监督分类方法进行地物分类,精度达到99.5%,面向对象方法分类精度为98.2%,监督分类方法优于面向对象分类方法;最终得到的混合像元分解反射率高于原混合像元反射率,减少了水体混合部分对光谱数据的影响,使得分解后水稻的光谱反射率更加准确,为水稻理化参量无人机成像高光谱遥感反演提供更加准确的科学依据。 展开更多
关键词 高光谱 无人机 端元提取 水稻 混合像元
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基于模糊聚类SVM的混合像元分类方法 被引量:5
13
作者 刘颖 毛云舸 +2 位作者 黄娜 赵成丽 李慧 《吉林大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2014年第4期763-768,共6页
针对遥感影像分类过程中混合像元难判别的问题,提出一种基于Gustafson-Kessel模糊聚类算法的支持向量机(SVM)分类模型.以Gustafson-Kessel算法优选训练样本方式提高支持向量机的分类性能.为验证其有效性,将该模型应用于森林覆盖类别分类... 针对遥感影像分类过程中混合像元难判别的问题,提出一种基于Gustafson-Kessel模糊聚类算法的支持向量机(SVM)分类模型.以Gustafson-Kessel算法优选训练样本方式提高支持向量机的分类性能.为验证其有效性,将该模型应用于森林覆盖类别分类,并与标准支持向量机模型分类结果对比.实验结果表明,该方法能提高支持向量机对混合像元划分的精度. 展开更多
关键词 混合像元 Gustafson-Kessel模糊聚类 支持向量机 遥感分类
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近似稀疏约束的多层非负矩阵分解高光谱解混 被引量:5
14
作者 徐晨光 邓承志 朱华生 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2018年第11期257-265,共9页
稀疏正则化函数的选取直接影响到稀疏非负矩阵分解高光谱解混的效果。目前,主要采用L_0或L_1范数作为稀疏度量。L_0稀疏性好,但求解困难;L_1求解方便,但稀疏性差。提出一种近似稀疏模型,并将其引入到多层非负矩阵分解(AL_0-MLNMF)的高... 稀疏正则化函数的选取直接影响到稀疏非负矩阵分解高光谱解混的效果。目前,主要采用L_0或L_1范数作为稀疏度量。L_0稀疏性好,但求解困难;L_1求解方便,但稀疏性差。提出一种近似稀疏模型,并将其引入到多层非负矩阵分解(AL_0-MLNMF)的高光谱解混中,将观测矩阵进行多层次稀疏分解,提高非负矩阵分解高光谱解混的精度,提升算法的收敛性。仿真数据和真实数据实验表明:该算法能够避免陷入局部极值,提高非负矩阵分解高光谱解混性能,算法精度上比其他几种算法都有较大的提升效果,RMSE降低0.001~1.676 7,SAD降低0.002~0.244 3。 展开更多
关键词 非负矩阵分解(NMF) 稀疏 混合像元 解混
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基于变换域的高光谱遥感图像稀疏解混
15
作者 戴廷煜 刘丹 《江西测绘》 2024年第2期8-10,50,共4页
论文基于变换域采用半监督的方式,通过稀疏解混的方法解决因多个端元线性混合而成的混合像元问题,并基于此构造出解决混合像元问题的稀疏回归方程。通过利用SBM算法进行优化求解,对模拟数据与真实数据分别进行实验,对比在不同的环境条件... 论文基于变换域采用半监督的方式,通过稀疏解混的方法解决因多个端元线性混合而成的混合像元问题,并基于此构造出解决混合像元问题的稀疏回归方程。通过利用SBM算法进行优化求解,对模拟数据与真实数据分别进行实验,对比在不同的环境条件中,具有代表性优化算法的适应性与准确度,探索合适的高光谱稀疏解混模型与稀疏回归方程优化算法。 展开更多
关键词 稀疏回归 混合像元 变换域 高光谱图像
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混合像元分解方法的研究 被引量:3
16
作者 刘俊 姚国清 《电脑知识与技术》 2009年第5期3499-3500,3507,共3页
混合像元是遥感领域研究的热点,也是难点。混合像元问题不仅影响地物识别和分类精度,而且是遥感技术定量化发展的重要障碍。为了提高遥感应用的精度,就必须解决混合像元的分解问题。该文首先介绍了混合像元的产生机理,然后阐述了时... 混合像元是遥感领域研究的热点,也是难点。混合像元问题不仅影响地物识别和分类精度,而且是遥感技术定量化发展的重要障碍。为了提高遥感应用的精度,就必须解决混合像元的分解问题。该文首先介绍了混合像元的产生机理,然后阐述了时下几种流行的混合像元分解模型:线性模型、概率模型、几何光学模型、随机几何模型和模糊分析模型,并对其中几种常用模型的优缺点及其适用性进行总结和讨论.对不同模型之间的相似和差异性进行比较分析。 展开更多
关键词 光谱 混合像元 遥感 分解模型
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基于大比例尺航片的针叶树种分类 被引量:3
17
作者 王敏 李凤日 +1 位作者 王二丽 郭志英 《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第11期117-121,共5页
为了提高航片上针叶树种的分类精度,以凉水国家级自然保护区1∶2 000正射影像、DEM及同期森林资源二类调查的固定样地数据为基础,对正射影像进行监督分类,通过栅格矢量转换,提取针叶林专题图。在此基础上,分别用监督分类、专家分类和子... 为了提高航片上针叶树种的分类精度,以凉水国家级自然保护区1∶2 000正射影像、DEM及同期森林资源二类调查的固定样地数据为基础,对正射影像进行监督分类,通过栅格矢量转换,提取针叶林专题图。在此基础上,分别用监督分类、专家分类和子像元分类的方法对针叶树种进行分类,并用固定样地数据分别对分类结果进行精度评价和对比分析。在整个分类过程中,用固定样地数据对分类训练区精度进行控制,以保证训练区的可靠性,降低主观因素引起的误差。结果表明:对于针叶林树种的分类,监督分类、专家分类和子像元分类的精度分别为82%、88%和91%。综上可得,子像元分类精度较监督分类和专家分类高,而且操作较专家分类简单,不需要其他先验知识的参与,尤其适用于对先验知识较少的原始针叶林树种进行分类。 展开更多
关键词 子像元分类 专家分类 监督分类 混合像元 针叶树种
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基于实测光谱对喀斯特地区土地覆盖类型丰度提取 被引量:2
18
作者 李岩 安裕伦 +1 位作者 李晓宇 吴松 《贵州师范大学学报(自然科学版)》 CAS 2015年第4期9-13,共5页
利用线性光谱模型对土地覆盖类型相对复杂的喀斯特地区进行混合像元分解。以贵州省镇宁县为研究区域,基于实测光谱信息,以Landsat TM8影像为信息源,选取裸土、裸岩、绿色植被、干枯植被为端元,利用线性分解模型提取地类覆盖信息,计算端... 利用线性光谱模型对土地覆盖类型相对复杂的喀斯特地区进行混合像元分解。以贵州省镇宁县为研究区域,基于实测光谱信息,以Landsat TM8影像为信息源,选取裸土、裸岩、绿色植被、干枯植被为端元,利用线性分解模型提取地类覆盖信息,计算端元覆盖面积。通过对丰度图像的归一化植被指数(NDVI)值与TM8经过缨帽变换的NDVI值进行回归分析,验证端元选取精度,得到R2>0.85。研究表明:在喀斯特山区,利用实测光谱混合像元分解,有效提取植被、裸岩、裸土丰度,提高土地覆盖分类精度的方法是可行的。 展开更多
关键词 实测光谱 混合像元 喀斯特 线性光谱混合模型
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基于稀疏表示的高光谱图像解混算法研究 被引量:2
19
作者 李雪 杨蕊 张金凤 《激光杂志》 北大核心 2020年第7期109-112,共4页
针对高光谱图像内存在未知地物光谱的问题,提出了基于稀疏表示的高光谱图像解混算法。选取基于稀疏表示的光谱混合模型,在其中引入基于随机近似的在线字典学习优化算法,在光谱字典中将地物类别相同的光谱曲线聚为一类,通过优化字典步长... 针对高光谱图像内存在未知地物光谱的问题,提出了基于稀疏表示的高光谱图像解混算法。选取基于稀疏表示的光谱混合模型,在其中引入基于随机近似的在线字典学习优化算法,在光谱字典中将地物类别相同的光谱曲线聚为一类,通过优化字典步长获取过完备字典;从训练后的字典内利用统计算法提取同未知地物光谱最相似的原子作为构成高光谱图像混合像素的未知地物光谱曲线,对高光谱图像混合像素光谱向量实施稀疏编码,确定丰度系数。结果表明:本文算法可提升稀疏解混的精度,解混过程中RMSE显著、SRE显著高于对比算法。 展开更多
关键词 稀疏表示 高光谱 图像 解混 混合像素 过完备字典
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基于约束线性判别分析的非监督高光谱影像分类方法 被引量:2
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作者 张凯 赵辽英 厉小润 《机电工程》 CAS 2009年第8期41-44,共4页
针对高光谱影像非监督分类问题,从特征提取的角度提出了一种用于高光谱混合像元分类的非监督约束线性判别分析算法(UCLDA)。该算法首先利用顶点成分分析(VCA)提取端元,然后用光谱角匹配方法(SAM)构造训练样本并基于约束线性判别分析(CL... 针对高光谱影像非监督分类问题,从特征提取的角度提出了一种用于高光谱混合像元分类的非监督约束线性判别分析算法(UCLDA)。该算法首先利用顶点成分分析(VCA)提取端元,然后用光谱角匹配方法(SAM)构造训练样本并基于约束线性判别分析(CLDA)进行特征提取,最后用最小距离法分类。整个算法实现了非监督分类。对模拟的高光谱数据和真实的遥感影像进行了仿真研究,研究结果表明,UCLDA略优于最小二乘光谱混合分析技术,但明显好于经典的光谱角匹配分类。 展开更多
关键词 混合像元 端元提取 线性判别分析 非监督分类
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