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摘要:
高光谱图像中混合像元的存在不仅影响了基于遥感影像的地物识别和分类精度,而且已经成为遥感科学向定量化方向发展的主要障碍.本文分析和研究了现有的典型端元提取算法,在此基础上,对这些算法进行归纳总结,从是否假定纯像元存在角度将其分为两类:端元识别算法和端元生成算法,并就两种分类方法选取了具有代表性的6种典型端元提取算法:N-FINDR、VCA、SGA、OSP、ICE和MVC-NMF算法进行分析和实验.通过对这6种方法的实验比较,得出两种端元提取分类方法的优点与不足,并对今后的研究工作提出展望.
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文献信息
篇名 高光谱图像端元提取算法研究进展与比较
来源期刊 遥感学报 学科 工学
关键词 高光谱图像 混合像元 线性光谱混合模型 端元
年,卷(期) 2011,(4) 所属期刊栏目 综述
研究方向 页码范围 659-679
页数 分类号 TP79
字数 语种 中文
DOI
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 李二森 信息工程大学测绘学院 13 124 7.0 11.0
3 周晓明 信息工程大学测绘学院 6 92 5.0 6.0
4 朱述龙 信息工程大学测绘学院 42 466 11.0 20.0
5 余文杰 信息工程大学测绘学院 2 57 2.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
高光谱图像
混合像元
线性光谱混合模型
端元
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
遥感学报
月刊
1007-4619
11-3841/TP
大16开
北京市安外大屯路中国科学院遥感与数字地球研究所
82-324
1986
chi
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