【摘 要】
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高光谱遥感能以纳米量级宽度的窄波段及多达数百个的波段,对目标进行连续的光谱成像,但其海量数据及相邻波段高度相关造成的数据冗余却制约着它的应用。因此,对高光谱遥感影像分类须进行有效的处理、寻找最优特征,以增强地物的最大可分性。本文首先针对EO-1 Hyperion高光谱影像波段维数高、相关性强和数据量大等特点,利用独立成分分析(ICA)方法进行影像特征提取,并提出一种改进的ICA算法(M-ICA)。
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高光谱遥感能以纳米量级宽度的窄波段及多达数百个的波段,对目标进行连续的光谱成像,但其海量数据及相邻波段高度相关造成的数据冗余却制约着它的应用。因此,对高光谱遥感影像分类须进行有效的处理、寻找最优特征,以增强地物的最大可分性。本文首先针对EO-1 Hyperion高光谱影像波段维数高、相关性强和数据量大等特点,利用独立成分分析(ICA)方法进行影像特征提取,并提出一种改进的ICA算法(M-ICA)。试验证明该算法的运算效率明显高于传统FastICA算法,其平均迭代次数和平均迭代时间分别仅为后者的14.
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