【摘 要】
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传统的独立分量分析并不适用于高光谱遥感图像的混合像元解混,因为图像中各端元的分布不是相互独立的.针对这一问题,提出了一种有约束的独立分量分析方法,来实现遥感图像混合像元的盲分解.通过在独立分量分析的目标函数中引入丰度非负约束与丰度和为一约束,改变了传统的独立性假设.同时,为了更好地适用于遥感数据分析,还提出了一种自适应的丰度建模方法来描述数据的概率分布,对各种不同的遥感数据进行建模.仿真数据和真实
【机 构】
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复旦大学电子工程系,复旦大学波散射与遥感信息教育部重点实验室
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传统的独立分量分析并不适用于高光谱遥感图像的混合像元解混,因为图像中各端元的分布不是相互独立的.针对这一问题,提出了一种有约束的独立分量分析方法,来实现遥感图像混合像元的盲分解.通过在独立分量分析的目标函数中引入丰度非负约束与丰度和为一约束,改变了传统的独立性假设.同时,为了更好地适用于遥感数据分析,还提出了一种自适应的丰度建模方法来描述数据的概率分布,对各种不同的遥感数据进行建模.仿真数据和真实高光谱数据的实验结果表明,作为一种无需光谱先验信息的算法,具有更高的分解精度,为高光谱遥感图像混合像元的
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