从端元选择到光谱解混的距离测算方法

• 作者: 刘丹凤 张晶 王立国 王群明
• 来源期刊: 红外与毫米波学报
• 学科: 工学
• 关键词: 高光谱图像 端元选择 支持向量机 单纯形增长算法 光谱解混
• 年，卷（期）: 2010,（6）
• 页码范围: 471-475
• 分类号: TP75
• 字数: 4279字
• 语种: 中文

摘要

提出了基于支持向量机(SVM)的单纯形增长算法(SGA)新实现方法,该方法无需降维预处理,且采用低复杂度的距离尺度代替复杂的体积尺度;证明了线性SVM与传统线性光谱混合模型(LSMM)在光谱解混中的等效性,并探索了前者在信息的扩展利用和模型的非线性推广两方面的优势.实验结果表明,基于SVM的SGA实现方法在保证选择结果不变的前提下复杂度大大降低,SVM模型下解混精度明显提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王立国	哈尔滨工程大学信息与通信工程学院	116	829	15.0	23.0
2	王群明	哈尔滨工程大学信息与通信工程学院	5	39	4.0	5.0
3	刘丹凤	哈尔滨工程大学信息与通信工程学院	8	55	5.0	7.0
4	张晶	哈尔滨工程大学信息与通信工程学院	33	219	8.0	14.0