【摘 要】
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本文引用独立成分分析与盲信号分离的一些重要理论思路,通过分析遥感图像数据非高斯分布的基本特点,以及高(多)光谱数据空间的几何结构特征,探知遥感图像多元数据集合的高维空间属低维几何结构-“超平面”形态,而包含蚀变信息在内的异常点通常会游离在“超平面”之外。在此基础上,引申主成分分析(PCA)的基本性质,提出了遥感图像多元数据集合高维空间的背景-异常信号子空间可划分的概念,并给出了一些重要统计参数的估
【机 构】
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有色金属矿产地质调查中心,北京 100012 桂林矿产地质研究院,桂林 541004 有色金属矿产
【出 处】
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2008年全国新型遥感技术应用交流会
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本文引用独立成分分析与盲信号分离的一些重要理论思路,通过分析遥感图像数据非高斯分布的基本特点,以及高(多)光谱数据空间的几何结构特征,探知遥感图像多元数据集合的高维空间属低维几何结构-“超平面”形态,而包含蚀变信息在内的异常点通常会游离在“超平面”之外。在此基础上,引申主成分分析(PCA)的基本性质,提出了遥感图像多元数据集合高维空间的背景-异常信号子空间可划分的概念,并给出了一些重要统计参数的估计方法。最后通过实例分析说明了理论分析的正确性与实用性。
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