期刊文章详细信息
基于非负矩阵分解的高光谱遥感图像混合像元分解 ( EI收录 SCI收录)
Hyperspectral unmixing based on nonnegative matrix factorization
文献类型:期刊文章
机构地区:[1]复旦大学电子工程系,上海200433 [2]复旦大学波散射与遥感信息教育部重点实验室,上海200433
基 金:863国家高技术研究计划(2009AA12Z115);国家自然科学资助基金(61071134)
年 份:2011
卷 号:30
期 号:1
起止页码:27-32
语 种:中文
收录情况:AJ、BDHX、BDHX2008、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、DOAJ、EI(收录号:20111413891083)、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCI(收录号:WOS:000288313400006)、SCI-EXPANDED(收录号:WOS:000288313400006)、SCIE、SCOPUS、WOS、ZGKJHX、核心刊
摘 要:传统非负矩阵分解算法的目标函数具有大量的局部极小,在进行高光谱图像的光谱解混时,受初始值的影响很大.为解决该问题,作者通过在目标函数中引入丰度分离性和平滑性的约束条件,提出一种基于有约束非负矩阵分解的混合像元分解方法.同时该算法能够满足混合像元分解问题所要求的丰度值非负以及和为一的约束.模拟和实际数据实验结果表明,所提出的算法能够很好地克服局部极小的问题,从而得到更优的解.同时该算法表现出了较强的抗噪声能力,并且能够适用于无纯像元数据的混合像元分解.
关 键 词:高光谱遥感图像 混合像元分解 非负矩阵分解 丰度分离性 丰度平滑性
分 类 号:TP751]
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引证文献:
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