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基于最大整体包容度约束非负矩阵分解的高光谱遥感图像混合像元分析算法
被引量：
4
1
作者
王瀛
何欣
左方
《光子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第3期136-144,共9页
针对高光谱遥感图像中存在高度混合无纯像元的现象,提出了端元整体包容度约束,并将其加入非负矩阵分解的目标函数.在满足端元非负性与和为一约束的同时,利用数据在特征空间的几何特性,要求端元构成的单形体所容纳的像元尽可能多.该算法...
针对高光谱遥感图像中存在高度混合无纯像元的现象,提出了端元整体包容度约束,并将其加入非负矩阵分解的目标函数.在满足端元非负性与和为一约束的同时,利用数据在特征空间的几何特性,要求端元构成的单形体所容纳的像元尽可能多.该算法不需对原始数据降维,不损害数据的物理意义,在迭代过程中使用乘性规则,避免了传统梯度优化过程中常见的整体步长难以控制现象.对模拟图像和真实图像进行实验评测并比较了提取端元精准度、鲁棒性以及执行效率,结果表明,本文算法可有效分析高光谱遥感图像混合像元.
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关键词
高光谱图像
端元
非负矩阵分解
凸面几何
学
单形体
在线阅读
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职称材料
基于核部分非负矩阵分解的亚像元级地物光谱分析
被引量：
1
2
作者
崔建涛
厉小润
赵辽英
《中国空间科学技术》
EI
CSCD
北大核心
2014年第4期46-52,65,共8页
为了进一步提高亚像元级地物的光谱分析精度,提出了一种基于核部分非负矩阵分解(Kernel Protection Non-negative Matrix Factorization,KPNMF)的非线性解混算法。首先通过基于凸面几何理论的端元提取方法提取纯像元端元候选像素集合,...
为了进一步提高亚像元级地物的光谱分析精度,提出了一种基于核部分非负矩阵分解(Kernel Protection Non-negative Matrix Factorization,KPNMF)的非线性解混算法。首先通过基于凸面几何理论的端元提取方法提取纯像元端元候选像素集合,然后根据候选像素的空间纯度指数判断纯像元端元。在纯像元端元信息已知的条件下,利用核方法对部分非负矩阵分解(Protection Non-negative Matrix Factorization,PNMF)进行推广,构造相应的目标函数,推导迭代求解过程,分解求得亚像元端元光谱和所有端元的丰度。试验结果表明,提出的解混算法具有良好的非线性分解能力,解混结果优于线性解混算法。
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关键词
高光谱解混
亚像元
凸面几何
空间纯度指数
部分非负矩阵分解
航天遥感
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职称材料
题名
基于最大整体包容度约束非负矩阵分解的高光谱遥感图像混合像元分析算法
被引量：
4
1
作者
王瀛
何欣
左方
机构
河南大学智能网络系统研究所
河南大学河南省现代网络技术实验教学示范中心
出处
《光子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第3期136-144,共9页
基金
国家自然科学基金(No.61703141)
河南省基础与前沿技术研究(No.162300410198)
河南省博士后科学基金(No.153040)资助~~
文摘
针对高光谱遥感图像中存在高度混合无纯像元的现象,提出了端元整体包容度约束,并将其加入非负矩阵分解的目标函数.在满足端元非负性与和为一约束的同时,利用数据在特征空间的几何特性,要求端元构成的单形体所容纳的像元尽可能多.该算法不需对原始数据降维,不损害数据的物理意义,在迭代过程中使用乘性规则,避免了传统梯度优化过程中常见的整体步长难以控制现象.对模拟图像和真实图像进行实验评测并比较了提取端元精准度、鲁棒性以及执行效率,结果表明,本文算法可有效分析高光谱遥感图像混合像元.
关键词
高光谱图像
端元
非负矩阵分解
凸面几何
学
单形体
Keywords
Hyperspectral image
Endmember
Nonnegative matrix factorization
Convex geometry
Simplex
分类号
TP751.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于核部分非负矩阵分解的亚像元级地物光谱分析
被引量：
1
2
作者
崔建涛
厉小润
赵辽英
机构
浙江大学电气工程学院
杭州电子科技大学计算机应用技术研究所
出处
《中国空间科学技术》
EI
CSCD
北大核心
2014年第4期46-52,65,共8页
基金
国家自然科学基金(61171152)
浙江省自然科学基金(LY13F020044)
教育部支撑计划(625010216)资助项目
文摘
为了进一步提高亚像元级地物的光谱分析精度,提出了一种基于核部分非负矩阵分解(Kernel Protection Non-negative Matrix Factorization,KPNMF)的非线性解混算法。首先通过基于凸面几何理论的端元提取方法提取纯像元端元候选像素集合,然后根据候选像素的空间纯度指数判断纯像元端元。在纯像元端元信息已知的条件下,利用核方法对部分非负矩阵分解(Protection Non-negative Matrix Factorization,PNMF)进行推广,构造相应的目标函数,推导迭代求解过程,分解求得亚像元端元光谱和所有端元的丰度。试验结果表明,提出的解混算法具有良好的非线性分解能力,解混结果优于线性解混算法。
关键词
高光谱解混
亚像元
凸面几何
空间纯度指数
部分非负矩阵分解
航天遥感
Keywords
Hyperspectral unmixing
Subpixel
Convex geometry
Spatial purity index
Partial nonnegative matrix factorization
Space remote sensing
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于最大整体包容度约束非负矩阵分解的高光谱遥感图像混合像元分析算法
王瀛
何欣
左方
《光子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
4
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职称材料
2
基于核部分非负矩阵分解的亚像元级地物光谱分析
崔建涛
厉小润
赵辽英
《中国空间科学技术》
EI
CSCD
北大核心
2014
1
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职称材料
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