高分五号高光谱图像自编码网络非线性解混

编号 zgly0001706632

文献类型 期刊论文

文献题名 高分五号高光谱图像自编码网络非线性解混

作者 韩竹  高连如  张兵  孙旭  李庆亭 

作者单位 中国科学院空天信息创新研究院数字地球重点实验室  中国科学院大学 

母体文献 遥感学报 

年卷期 2020年04期

年份 2020 

分类号 TP751 

关键词 高光谱遥感  高分五号卫星  自编码网络  混合像元  非线性分解 

文摘内容 针对高光谱非线性混合模型中的共线性问题,提出了一种非监督的增强型非线性自编码网络方法 ENAE(Enhanced Nonlinear Autoencoder)。通过结合自编码网络在挖掘数据内在结构、提取特征方面的优势,引入端元正则项减弱端元间的共线性效应,从而提高高光谱混合像元分解精度。ENAE方法的实现步骤主要包括两部分:一是网络结构初始化,二是非线性分解。网络结构初始化是确定编码器的节点数以及端元和丰度的初值;非线性分解则主要是实现损失函数的最小化。通过模拟数据、城市区域真实数据和高分五号卫星高光谱数据的实验,得到了相较于传统非线性分解方法更高的精度,证明了ENAE方法的鲁棒性。