北京大学学报（自然科学版）
北京大學學報（自然科學版）
북경대학학보（자연과학판）
ACTA SCIENTIARUM NATURALIUM UNIVERSITATIS PEKINENSIS
2008年
6期
921-926
,共6页
混合像元%独立成分分析(ICA)%高光谱%盲分解
混閤像元%獨立成分分析(ICA)%高光譜%盲分解
혼합상원%독립성분분석(ICA)%고광보%맹분해
将基于独立成分分析(independent component analysis,ICA)技术的盲分解方法(blind signal separation,BSS)应用于遥感混合像元的定量分解,解决了幅度不确定性问题,实现了从高光谱数据中同时得到定量的组分光谱信息和组分权重信息.通过数值模拟实验提出了光谱反演区间的选择方法,进一步完善了该算法,且讨论了算法的稳健性.以陕西省横山县为试验区,从HYPERION高光谱影像中反演了各像元的植被覆盖度,并利用SPOT5影像进行了精度验证,结果表明该方法具有较高的精度.
將基于獨立成分分析(independent component analysis,ICA)技術的盲分解方法(blind signal separation,BSS)應用于遙感混閤像元的定量分解,解決瞭幅度不確定性問題,實現瞭從高光譜數據中同時得到定量的組分光譜信息和組分權重信息.通過數值模擬實驗提齣瞭光譜反縯區間的選擇方法,進一步完善瞭該算法,且討論瞭算法的穩健性.以陝西省橫山縣為試驗區,從HYPERION高光譜影像中反縯瞭各像元的植被覆蓋度,併利用SPOT5影像進行瞭精度驗證,結果錶明該方法具有較高的精度.
장기우독립성분분석(independent component analysis,ICA)기술적맹분해방법(blind signal separation,BSS)응용우요감혼합상원적정량분해,해결료폭도불학정성문제,실현료종고광보수거중동시득도정량적조분광보신식화조분권중신식.통과수치모의실험제출료광보반연구간적선택방법,진일보완선료해산법,차토론료산법적은건성.이합서성횡산현위시험구,종HYPERION고광보영상중반연료각상원적식피복개도,병이용SPOT5영상진행료정도험증,결과표명해방법구유교고적정도.
