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高光谱遥感图像混合像元分解的群智能算法
高光谱遥感图像混合像元分解的群智能算法
作者:
唐茂峰
孙旭
张兵
罗文斐
高连如
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
高光谱图像
混合像元分解
群智能
端元提取
丰度反演
摘要:
近年来,通过群智能算法求解组合优化或连续优化问题以实现高光谱图像混合像元分解方面取得了重要进展和显著成果.本文首先回顾了高光谱图像混合像元分解的研究背景和群智能算法的特点,然后梳理了光谱混合模型及对应的最优化模型,进而介绍了基于群智能算法的端元提取和丰度反演方法,最后通过2组实验比较了群智能算法和其他传统算法在端元提取和丰度反演方面的精度,对基于群智能算法的混合像元分解效果进行了评价.另外,本文也对群智能算法在高光谱图像信息提取中应用的优势和存在的问题进行了总结.
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光谱特征
高光谱
高光谱图像混合像元分解算法
高光谱图像
混合像元分解
支持向量数据描述
未知端元
基于正交非负矩阵分解的高光谱遥感图像混合像元分解
非负矩阵分解
高光谱遥感图像
混合像元分解
内容分析
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内容分析
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文献信息
篇名
高光谱遥感图像混合像元分解的群智能算法
来源期刊
南京信息工程大学学报
学科
工学
关键词
高光谱图像
混合像元分解
群智能
端元提取
丰度反演
年,卷(期)
2018,(1)
所属期刊栏目
研究性论文
研究方向
页码范围
81-90,91
页数
11页
分类号
TP18|TP751
字数
10147字
语种
中文
DOI
10.13878/j.cnki.jnuist.2018.01.008
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
张兵
中国科学院遥感与数字地球研究所
163
3918
35.0
58.0
5
高连如
中国科学院遥感与数字地球研究所
20
187
7.0
13.0
6
罗文斐
华南师范大学地理科学学院
14
116
5.0
10.0
7
孙旭
中国科学院遥感与数字地球研究所
11
69
5.0
8.0
8
唐茂峰
中国科学院遥感与数字地球研究所
1
2
1.0
1.0
传播情况
被引次数趋势
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献
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共引文献
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参考文献
(31)
节点文献
引证文献
(2)
同被引文献
(19)
二级引证文献
(0)
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参考文献(0)
二级参考文献(1)
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二级参考文献(1)
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二级参考文献(1)
1987(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
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参考文献(0)
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1989(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
1990(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
1991(1)
参考文献(0)
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1993(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
1994(2)
参考文献(0)
二级参考文献(2)
1995(1)
参考文献(0)
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参考文献(0)
二级参考文献(1)
1997(1)
参考文献(0)
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二级参考文献(2)
2018(1)
参考文献(0)
二级参考文献(0)
引证文献(1)
二级引证文献(0)
2018(1)
引证文献(1)
二级引证文献(0)
2019(1)
引证文献(1)
二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
高光谱图像
混合像元分解
群智能
端元提取
丰度反演
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
南京信息工程大学学报
主办单位:
南京信息工程大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
1674-7070
CN:
32-1801/N
开本:
出版地:
南京市宁六路219号
邮发代号:
创刊时间:
语种:
chi
出版文献量(篇)
1162
总下载数(次)
7
总被引数(次)
4849
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
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南京信息工程大学学报2018年第6期
南京信息工程大学学报2018年第5期
南京信息工程大学学报2018年第4期
南京信息工程大学学报2018年第3期
南京信息工程大学学报2018年第2期
南京信息工程大学学报2018年第1期
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