检索结果-南通市图书馆

以凸面单体边界为搜索空间的端元快速提取算法

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遥感学报 2010年第3期14卷 482-492页

作者：朱述龙齐建成朱宝山曹闻解放军信息工程大学测绘学院遥感信息工程系河南郑州450052

提出了以凸面单体边界为搜索空间的端元快速提取算法,其核心包括凸面单体边界的确定和以凸面单体边界为基础的端元搜索两部分。实验表明:该算法不仅能够准确地寻找到端元,而且端元提取速度明显快于现有的端元提取算法。

关键词：混合像元端元凸面单体单体边界端元提取

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最小体积约束的线性光谱解混算法

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武汉大学学报（信息科学版） 2011年第6期36卷 683-686页

作者：李二森徐波李娜周晓明信息工程大学测绘学院郑州市450052 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室武汉市430079 61363部队西安市710054 96633部队北京市100096

提出了最小体积单体约束的线性光谱解混算法。该算法不需要假设数据中存在纯像元,采用二次规划方法计算降维后的端元矩阵,利用最小二乘方法实现丰度估计和端元提取。实验结果表明,此算法解混的结果整体上优于MVC-NMF算法。

关键词：混合像元端元光谱解混凸面单体

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一种基于最大体积单体的端元自动提取算法

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海洋测绘 2015年第2期35卷 37-41页

作者：李二森陈昌明贾中林帅桂华第二炮兵指挥学院湖北武汉430012

传统的N-FINDR和SGA等高光谱影像端元提取方法采用了降维作为预处理过程,这使得光谱信息有所损失,因而影响了端元提取结果的精度。为了克服该缺陷,在原始光谱空间计算单体体积的方法引入到端元提取过程中,提出了一种基于最大体积单体的... 详细信息

传统的N-FINDR和SGA等高光谱影像端元提取方法采用了降维作为预处理过程,这使得光谱信息有所损失,因而影响了端元提取结果的精度。为了克服该缺陷,在原始光谱空间计算单体体积的方法引入到端元提取过程中,提出了一种基于最大体积单体的端元提取算法,该算法不需要降低数据维数即可进行体积求解,因此尽可能地保存了不同物质的光谱特征信息。实验结果表明:该方法端元提取结果的精度和效率均优于N-FINDR、SGA和VCA算法。

关键词：遥感高光谱混合像元凸面单体端元端元提取

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多光谱图像混合像元分类技术研究

多光谱图像混合像元分类技术研究

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作者：齐建成解放军信息工程大学

学位级别：硕士

本文研究了多光谱图像混合像元分类中的若干关键问题,重点讨论了端元数目自动确定、初始端元自动获取、端元快速提取和高精度混合像元分类等理论和方法。论文的主要工作有: 1.归纳总结了多光谱图像混合像元分类中两个关键环节(即端元提... 详细信息

本文研究了多光谱图像混合像元分类中的若干关键问题,重点讨论了端元数目自动确定、初始端元自动获取、端元快速提取和高精度混合像元分类等理论和方法。论文的主要工作有: 1.归纳总结了多光谱图像混合像元分类中两个关键环节(即端元提取和丰度估计)的研究现状,阐述了现有理论和方法的不足,指出了需要解决的主要问题。 2.深入研究了端元提取和丰度估计理论与方法,讨论了线性和非线性混合光谱的产生机理以及线性和非线性混合像元分类模型的适用情况,探讨了混合像元分类精度的评价标准,阐述了影像在其特征空间中形成的凸面单体与端元的关系,实验定量比较了四种端元提取方法在精度、效率、抗噪能力、对局外点的敏感性等性能指标,分析了混合像元分类精度的影响因素,得出了若干重要结论。 3.研究了端元数目自动提取方法,论述了端元光谱间的独立性关系,提出了基于端元独立性的端元数目自动提取方法。实验表明:该方法不仅能够从原始影像数据中直接确定合理的端元数目,而且比现有方法的效率高很多。 4.研究了初始端元及端元搜索策略对端元提取算法稳定性的影响,阐述了算法不稳定问题的主要解决途径,提出了一种新的初始端元自动获取策略,简化了算法复杂度,提高了端元提取精度。 5.研究了高维影像特征空间中凸面单体边界的特点,提出了用二维散点图边界的并集近似代替高维凸面单体边界的思想,解决了高维凸面单体边界提取的难题。论述了凸面单体边界与端元的关系,提出了一种端元快速提取算法——单体边界算法。实验表明,该算法不仅能够获得期望的端元提取结果,而且能够极大地缩小端元搜索范围,大幅度提高端元提取速度。 6.研究了决策二叉树在遥感影像分类中的应用,将决策二叉树引入混合像元分类,设定了合理的决策判断条件,提出了基于决策二叉树的混合像元分类算法。实验表明:该算法能够减小端元相关性对分类结果的影响,提高分类精度。

关键词：混合像元分类端元端元提取丰度估计混淆矩阵凸面单体单体边界端元独立性决策二叉树

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基于TM数据的混合像元分解

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林业科技通讯 2022年第3期 3-11页

作者：马明孙亚珍任枫国家林业和草原局西北调查规划院西安710048 西安绿环林业技术服务有限责任公司西安710048

以云南省宜良县为研究区,从研究区TM影像中抽取一块影像作为实验数据探讨端元提取方法,对实验数据进行主成分分析,估计实验数据的本征维数,确定提取的端元数目,用连续最大角凸锥自动提取端元;采用PPI算法,结合手动选择,从影像中提取到... 详细信息

以云南省宜良县为研究区,从研究区TM影像中抽取一块影像作为实验数据探讨端元提取方法,对实验数据进行主成分分析,估计实验数据的本征维数,确定提取的端元数目,用连续最大角凸锥自动提取端元;采用PPI算法,结合手动选择,从影像中提取到林地、农地1、农地2、裸地等4类端元;对这3种算法的实验数据进行了对比,并以均方根误差为评价指标对这3种算法的分解结果进行精度评价;应用支持向量机方法进行了混合像元分解实验,以高分辨率资源二号影像面向对象的分割结果作为标准数据,以各端元占整体影像面积百分比作为评价指标对分解结果进行评价。结果表明,基于混合像元分解对林地丰度反演的良好效果,可尝试将混合像元分解技术应用于森林信息的提取,以此可以监测森林的面积变化,对两期影像中每个像元的森林端元丰度进行比较,以此可以实现森林面积变化的超分辨率显示。

关键词：混合像元凸面单体支持向量机

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