【摘 要】
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高光谱图像的混合像元分解将原始图像分解为多种纯净地物及相应的丰度,端元提取是混合像元分解的关键技术.针对传统算法计算速度慢、搜索范围较大的特点,基于改进的ICA (independent component analysis)算法以及优化的候选端元判断方法,提出了一种优化的混合像元分解方法.首先使用改进的算法优化端元提取方法;然后利用相邻像素的光谱特征和空间特征信息,结合并行算法对候选端元进行优化
【机 构】
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湖南工业大学农牧业废弃物资源化综合利用湖南省重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（43462378）,湖南省自然科学基金资助项目（2017JJ2072）,湖南省教育厅科学研究项目（15C0384）
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高光谱图像的混合像元分解将原始图像分解为多种纯净地物及相应的丰度,端元提取是混合像元分解的关键技术.针对传统算法计算速度慢、搜索范围较大的特点,基于改进的ICA (independent component analysis)算法以及优化的候选端元判断方法,提出了一种优化的混合像元分解方法.首先使用改进的算法优化端元提取方法;然后利用相邻像素的光谱特征和空间特征信息,结合并行算法对候选端元进行优化;最后利用真实的高光谱数据对该方法的性能进行了验证.验证结果表明:该方法能有效提高端元提取精度,降低复杂
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