【摘 要】
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自然界中岩石一般是由多种矿物集合而成的紧致混合物,由于高光谱传感器低空间分辨率的特征,获得的高光谱数据多为矿物组分的综合反映。受噪声干扰以及矿物复杂的混合机理等因
【机 构】
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核工业北京地质研究院遥感信息与图像分析技术国家级重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金项目(41602333)资助
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自然界中岩石一般是由多种矿物集合而成的紧致混合物,由于高光谱传感器低空间分辨率的特征,获得的高光谱数据多为矿物组分的综合反映。受噪声干扰以及矿物复杂的混合机理等因素影响,高光谱端元识别和定量分析成为目前研究的热点与难点。基于深度学习理论,对原始自编码结构进行改进,提出了一种改进的堆栈稀疏自编码的矿物高光谱端元识别方法(stacked sparse autoencoders,SSAE),为高光谱解混提供新的思路。首先,根据矿物混合光谱的特点,对原始自编码结构进行三点改进:第一,去掉自编码神经网络的偏置项(b
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