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高光谱遥感图像光谱解混的独立成分分析技术
引用本文:罗文斐,钟亮,张兵,高连如.高光谱遥感图像光谱解混的独立成分分析技术[J].光谱学与光谱分析,2010,30(6).
作者姓名:罗文斐  钟亮  张兵  高连如
作者单位:1. 华南师范大学地理科学学院,广东,广州,510631
2. 中国科学院遥感应用研究所,北京,100101
3. 中国科学院对地观测与数字地球科学中心,北京,100190
基金项目:国家(973计划)项目,国家自然科学基金,国家(863计划)项目 
摘    要:高光谱遥感在对地球陆地、海洋、大气的观测中发挥着重要作用,高光谱遥感图像分析的关键是提取像元光谱内部各物质成分及其含量,即光谱解混。独立成分分析提供了一种先进的技术手段,在很少先验知识的前提下,实现端元(物质成分)光谱及其丰度(含量)的同时提取。但丰度约束破坏了各成分独立的前提条件,导致了独立成分分析的局限性。针对这一问题,提出了丰度约束下总体相关性最小化的解决方案,并指出总体相关性最小化下的理想角度,通过设计角度修正的独立成分分析算法把各成分调整到理想角度上。利用模拟数据与真实数据算法进行检验,结果表明:经过角度修正后,独立成分分析突破了原有的局限性,有助于进一步提高独立成分分析技术在光谱分析中的有效性。

关 键 词:高光谱遥感  光谱解混  独立成分分析  端元

Independent Component Analysis for Spectral Unmixing in Hyperspectral Remote Sensing Image
LUO Wen-fei,ZHONG Liang,ZHANG Bing,GAO Lian-ru.Independent Component Analysis for Spectral Unmixing in Hyperspectral Remote Sensing Image[J].Spectroscopy and Spectral Analysis,2010,30(6).
Authors:LUO Wen-fei  ZHONG Liang  ZHANG Bing  GAO Lian-ru
Abstract:
Keywords:
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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