基于SM-SPICA的SAR图像混合像元分解
要解决合成孔径雷达(SAR)图像的混合像元问题，就不可回避的要面对如下两个问题：(1)解决地物种类大于遥感图像通道数的混合像元分解问题，(2)解决线性模型中因地物类型始终固定所带来的精度问题。本论文中，提出一种信源可变的约束单像元ICA的混合像元分解方法。SM-SPICA算法能够动态调整地物种类，首先，根据参考光谱和像元光谱的相似性选择待分解像元中的地物种类，然后，用改进的单像元ICA算法进行分解。本算法将负熵和约束条件统一在一个目标函数中，最大化负熵的同时最小化误差函数。因此，本算法能够在提高了分类精度降低分类误差的同时也实现了地物种类多于通道数目的混合像元的分解。
合成孔径雷达 混合像元分解法 独立成分分析 信源可变 线性模型 SM-SPICA算法
余先川 初晓凤
北京师范大学信息科学与技术学院，北京 100875
国内会议
西安
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194-201
2009-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）