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摘要:
为表征高光谱数据的光谱和空间特性,引入光谱的平滑性和地物空间分布的稀疏性约束,提出非负矩阵分解的改进算法,将其应用于高光谱解混.尺度可变的梯度下降算法保证了改进算法的收敛性.实验结果表明,改进后的非负矩阵分解算法能给出地物光谱,并精确估计其分布.
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文献信息
篇名 基于光谱和空间特性的高光谱解混方法
来源期刊 深圳大学学报(理工版) 学科 工学
关键词 高光谱解混 混合像元 线性光谱混合模型 非负矩阵分解 盲源分离
年,卷(期) 2009,(3) 所属期刊栏目 光电与信息工程
研究方向 页码范围 262-267
页数 6页 分类号 TP753|TP399
字数 3922字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-2618.2009.03.008
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 钱沄涛 浙江大学计算机学院 37 354 10.0 18.0
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研究主题发展历程
节点文献
高光谱解混
混合像元
线性光谱混合模型
非负矩阵分解
盲源分离
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
深圳大学学报(理工版)
双月刊
1000-2618
44-1401/N
大16开
深圳市南山区深圳大学行政楼419室
46-206
1984
chi
出版文献量(篇)
1946
总下载数(次)
10
总被引数(次)
10984
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
广东省自然科学基金
英文译名:Guangdong Natural Science Foundation
官方网址:http://gdsf.gdstc.gov.cn/
项目类型:研究团队
学科类型:
论文1v1指导