基于快速定点学习算法的高光谱遥感数据混合像元盲分离

• 作者: 常睿春 王璐
• 来源期刊: 矿业研究与开发
• 学科: 工学
• 关键词: 高光谱遥感 矿物信息 HFC算法 FastICA算法
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 机电与信息工程
• 页码范围: 94-97
• 页数: 4页
• 分类号: TD676
• 语种: 中文

摘要

由于成像光谱仪的数据获取方式,致使高光谱遥感数据中普遍出现混合像元现象,针对如何解决高光谱遥感数据混合像元盲分离问题,提出了一种采用估计虚拟维数算法、快速定点学习算法相结合的解决办法.以提取实验区蚀变矿物为研究目标,采用模拟星载高光谱遥感数据,利用HFC+FastICA的方法进行矿物提取,并采用提取端元均方误差来衡量信息提取精度.实验结果表明:该方法无需光谱先验信息就可以进行混合像元分解,矿物信息提取误差控制在较小范围,混合像元盲分离效果较好,同时,该方法还可以在其他地物类型的提取中进一步研究应用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	常睿春		14	50	3.0	6.0
2	王璐		5	6	2.0	2.0