基于快速非负矩阵分解和RBF网络的高光谱图像分类算法

来源 :遥感技术与应用 | 被引量 : 10次 | 上传用户：haohailinbo

【摘要】

：

提出一种处理AVIRIS高光谱图像数据的计算机分类算法。首先采用投影梯度(ProjectedGradient)改进的非负矩阵分解(NMF)方法对高光谱数据进行特征提取,大大降低了分解过程中两个子迭代问题的时间复杂度,而后利用径向基函数神经网络(RBFNN)分类器对提取结果进行分类。结果表明,与传统NMF和主成分分析相比,PGNMF-RBF算法消耗时间最少,分类精度最高,6类地物的分类精度达到83.

【作者】

：

狄文羽何明一梅少辉

【机构】

：

陕西省信息获取与处理重点实验室,西北工业大学电子信息学院,陕西西安,710072

【出处】

：

遥感技术与应用

【发表日期】

：

2009年03期

【关键词】

：

投影梯度非负矩阵分解 RBF神经网络图像分类

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