一种端元变化的神经网络混合像元分解方法

编号 zgly0001590941

文献类型 期刊论文

文献题名 一种端元变化的神经网络混合像元分解方法

作者 吴柯  张良培  李平湘 

作者单位 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室  武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉430079  湖北武汉430079 

母体文献 遥感学报 

年卷期 2007年01期

年份 2007 

分类号 TP751.1 

关键词 混合像元  端元变化  线性模型  神经网络  FuzzyARTMAP  影像分类 

文摘内容 遥感图像中普遍存在着混合像元,对混合像元进行分解是遥感图像处理中的难点,在端元(Endm ember)个数不变的情况下,往往得到的分解结果精度不高。本文基于fuzzy ARTMAP神经网络,提出一种基于端元变化的神经网络混合像元分解模型。首先利用混合像元与纯净端元之间的光谱相似性,判断出混合像元包含的端元个数及类别,然后结合fuzzy ARTMAP神经网络进行分解。实验结果表明:本文提出的方法比传统的线性混合模型及fuzzy ARTMAP神经网络模型的精度要高,而且更加符合实际情况。