基于快速定点学习算法的高光谱遥感信息提取

摘要：

　　高光谱遥感通过航空或航天成像光谱仪获得地物的连续光谱信息，可探测到普通遥感不能探测到的物质。而独立成分分析技术是一种基于信号高阶统计特性的分析方法，在利用该方法进行高光谱数据处理时，将待识别的地物作为独立成分表示出来，可得到地物之间的分离度最大化。通过对高光谱遥感图像数据的特性进行分析，使用USGS光谱库中的矿物光谱作为端元信号，构造模拟的高光谱遥感图像，证明了快速定点学习算法在高光谱遥感矿物蚀变信息提取中的有效性。

关键词： 地质勘探 高光谱遥感 数据处理 独立成分分析

作者: HU Xian-li 胡先莉 WANG Lu 王璐 LIU Bing-li 柳炳利

作者单位: Geomathematics Key Laboratory of Sichuan Province,Chengdu University of Technology,Chengdu 610059,Ch 成都理工大学 数学地质四川省重点实验室,四川 成都 610059;成都理工大学 地球物理学院,四川 成都 610059 Chengdu Neusoft Institute,Chengdu 611844,China 成都东软学院,四川 成都 611844 Geomathematics Key Laboratory of Sichuan Province,Chengdu University of Technology,Chengdu 610059,Ch 成都理工大学 数学地质四川省重点实验室,四川 成都 610059

会议类型: 国内会议

会议名称: 2012全国数学地质与地学信息学术研讨会

会议地点: 成都

会议语种:中文

页码: 79-83

在线出版日期: 2012-10-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）