测绘与空间地理信息
測繪與空間地理信息
측회여공간지리신식
Geomatics & Spatial Information Technology
2015年
10期
58-60
,共3页
混合像元分解%线性模型%寻优函数%Hyperion数据
混閤像元分解%線性模型%尋優函數%Hyperion數據
혼합상원분해%선성모형%심우함수%Hyperion수거
unmixing of mixed pixels%LSMM%optimization function%Hyperion data
以东华理工大学抚州校区及附近区域为研究区,采用线性光谱混合模型进行混合像元的分解。对线性光谱混合模型采用两种方法进行解算:一种是全约束最小二乘法;另一种是IDL自带的寻优函数来实现非负最小二乘法,并通过归一化使得总和为1,结果表明后者优于前者。
以東華理工大學撫州校區及附近區域為研究區,採用線性光譜混閤模型進行混閤像元的分解。對線性光譜混閤模型採用兩種方法進行解算:一種是全約束最小二乘法;另一種是IDL自帶的尋優函數來實現非負最小二乘法,併通過歸一化使得總和為1,結果錶明後者優于前者。
이동화리공대학무주교구급부근구역위연구구,채용선성광보혼합모형진행혼합상원적분해。대선성광보혼합모형채용량충방법진행해산:일충시전약속최소이승법;령일충시IDL자대적심우함수래실현비부최소이승법,병통과귀일화사득총화위1,결과표명후자우우전자。
The study area of this paper is on East china institute of technology and nearly.This select linear model of unmixing model. Solved by two methods:One is the fully constrained least squares method;the other is the optimization function of IDL to realize the negative least squares, in the meantime by means of normalization.The latter is no doubt better than the former.