一种端元变化的神经网络混合像元分解方法

吴柯; 张良培; 李平湘

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一种端元变化的神经网络混合像元分解方法

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遥感图像中普遍存在着混合像元,对混合像元进行分解是遥感图像处理中的难点,在端元(Endmember)个数不变的情况下,往往得到的分解结果精度不高.本文基于fuzzy ARTMAP神经网络,提出一种基于端元变化的神经网络混合像元分解模型.首先利用混合像元与纯净端元之间的光谱相似性,判断出混合像元包含的端元个数及类别,然后结合fuzzy ARTMAP神经网络进行分解.实验结果表明:本文提出的方法比传统的线性混合模型及fuzzy ARTMAP神经网络模型的精度要高,而且更加符合实际情况.

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来源
《遥感学报》 |2007年第1期|20-26|共7页
作者
吴柯; 张良培; 李平湘;
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作者单位

武汉大学,测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北,武汉,430079;

武汉大学,测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北,武汉,430079;

武汉大学,测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北,武汉,430079;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类数字处理;
关键词
混合像元; 端元变化; 线性模型; 神经网络; Fuzzy ARTMAP; 影像分类;

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