可变神经网络结构下的遥感影像光谱分解方法

编号 zgly0000783707

文献类型 期刊论文

文献题名 可变神经网络结构下的遥感影像光谱分解方法

学科分类 220.2530;林业遥感

作者 李熙  石长民  李畅  陈锋锐  田礼乔 

作者单位 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室  三亚市国土环境资源信息中心 

母体文献 计算机工程 

年卷期 2012,38(9)

页码 1-3

年份 2012 

分类号 TN911.73 

关键词 遥感  混合像元  神经网络  多层感知网络  非负约束  非线性光谱分解模型 

文摘内容 多层感知神经网络(MLP)是主流的非线性分解方法, 但是目前缺乏有效方法处理MLP分解结果中的丰度负值问题。为此, 提出一种可变神经网络结构的方法, 逐步去除负值丰度对应的端元, 并调整相应的网络结构使之针对剩余的端元进行分解。通过武汉地区模拟TM遥感影像实验可以发现, 该方法与传统MLP方法以及线性光谱分解方法的平均误差分别为0.0777、0.08l9、0.0943, 说明该方法的分解精度高于其他2种分解方法, 能克服丰度负值问题。