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基于特征端元提取的像元分解方法
  • 期刊名称:高技术通讯,2007.11(EI收录,已录用)
  • 时间:0
  • 分类:TP751.1[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TP391.72[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]清华大学电子工程系,北京100084
  • 相关基金:教育部科技创新工程重大项目培育资金(706004)和国家自然科学基金(60472029)资助项目.
  • 相关项目:基于多分辨率遥感图像的复合分类方法研究
中文摘要:

通过对端元概念的引申,提出了更具一般性的特征端元的概念,从而将端元方法的适用范围从高光谱数据拓展到了多光谱数据和全色遥感数据。同时改进了端元提取算法,并提出了基于特征端元提取的像元分解方法。实验结果表明,基于特征端元提取的混合像元分解方法可以得到较好的像元分解结果,并且该方法与传统的端元概念及混合像元分解结果具有良好的可比性。

英文摘要:

In this paper, a new and more general concept named "feature endmember" is presented to extend the concept of "endmember" for applying the endmember method not only to hyperspectral and multispectral data, but even also to panchromatic data. Furthermore, the algorithm for extracting endmember is improved, and a method for pixel unmixing based on feature endmember extraction is proposed. Some experimental results show that the proposed methodology can be successfully used for decomposition of mixed pixels of hyperspectral data and other remote sensing data and can be comparable with the traditional algorithms.

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