高光谱数据非监督分类的改进独立成分分析方法

来源 :国土资源遥感 | 被引量 : 13次 | 上传用户：zs1979

【摘要】

：

利用数据本身统计特性是实现高光谱数据非监督分类的有效方法之一。针对利用高光谱数据一阶、二阶统计量不能完全表征数据结构的问题,提出了一种基于数据高阶统计特性——峭度的改进独立成分分析方法(Improved Kurtosis-Based Independent Component Analysis,IKICA)的高光谱数据非监督分类方法,并针对利用峭度进行非高斯性度量时对噪声等敏感的问题进行了模型改进

【作者】

：

李娜赵慧洁

【机构】

：

北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院

【出处】

：

国土资源遥感

【发表日期】

：

2011年02期

【关键词】

：

高光谱遥感独立成分分析峭度非监督分类 Hyperspectral remote sensing Independent component analys

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