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数据约简化的高光谱影像端元提取  
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【英文篇名】 Endmember Extraction Algorithm Based on Hyperspectral Data Simplification
【下载频次】 ★★
【作者】 徐君; 宋凯; 李波; 蔡体健; 王彩玲;
【英文作者】 XU Jun; SONG Kai; LI Bo; CAI Tijian; WANG Cailing; School of Information Engineering; East China Jiaotong University; College of computer; Xi'an Shiyou University;
【作者单位】 华东交通大学信息工程学院; 西安石油大学计算机学院;
【文献出处】 红外技术 , Infrared Technology, 编辑部邮箱 2016年 06期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 高光谱遥感; 端元提取; 空间结构信息; 超球; 混合像元分解;
【英文关键词】 hyperspectral remote sensing; endmember extraction; spatial information; hypersphere; hyperspectral unmixing;
【摘要】 提出一种利用图像的空间结构信息在特征空间中设计大小适宜的超球,将单形体的顶点分隔在超球外部,剔除超球内部的数据,只保留超球外部的少量数据参与端元提取算法。经过分析,该方法可以大大减少端元提取算法的运算量。通过实验对比,用相关端元提取算法对简化后的数据进行端元提取的结果精度很高,与简化前数据的端元提取结果吻合。
【英文摘要】 This paper proposes a new algorithm which designs a suitable hypersphere in the feature space by utilizing the spatial information of the hyperspectral image in the feature space to separate the simplex vertices outside the hypersphere, then the data inside the hypersphere is excluded and only a small amount of data outside the hypersphere is involved in endmember extraction algorithm. Our analysis indicates that this method can greatly reduce the amount of computation of the endmember extraction algorithm ...
【基金】 国家自然科学青年基金项目(41301382); 教育部人文社科青年基金项目(13YJCZH089); 江西省科技支撑项目(20151BBG70055)
【更新日期】 2016-07-14
【分类号】 TP751
【正文快照】 0引言混合像元在高光谱图像中的广泛存在已成为高光谱遥感技术向定量化方向发展的主要障碍之一。混合像元分解能够打破高光谱图像空间分辨率较低的限制,可以使像元分类进入亚像元级别,从而大大改善高光谱图像分类的精度[1]。端元就相当于一个像元里的亚像元,它只包含一种地物的

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