原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
针对混合像元分解误差问题,提出一种基于拉格朗日算法的高光谱解混算法。通过变分增广拉格朗日算法提取出部分端元,由于端元组中存在相似端元影响解混精度,利用基于梯度的光谱信息散度算法进行光谱区分,除去相似端元。通过对得到的端元进行排序,依次增加端元进行光谱解混,将满足条件的端元增加进端元组,最终得到优选端元。该方法不仅有效去除了相似端元的干扰,而且不需要不断搜索端元的组合,根据每个端元对于混合像元的重要性作出相应次数的非限制性最小二乘法计算,得到更精确高光谱端元的子集,该方法对高光谱混合像元解混的效率以及可靠性均有所提高。
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文献信息
篇名 基于拉格朗日的高光谱解混算法研究
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 光谱解混 相似端元 端元提取 丰度估计 解混算法
年,卷(期) 2016,(10) 所属期刊栏目 图形图像技术
研究方向 页码范围 3173-3176
页数 4页 分类号 TP751
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2016.10.067
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 刘万军 辽宁工程技术大学软件学院 181 1681 19.0 33.0
2 杨秀红 辽宁工程技术大学软件学院 3 28 1.0 3.0
3 曲海成 辽宁工程技术大学软件学院 52 387 11.0 18.0
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研究主题发展历程
节点文献
光谱解混
相似端元
端元提取
丰度估计
解混算法
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
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
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238385
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