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可变神经网络结构下的遥感影像光谱分解方法
被引量：
2
1
作者
李熙
石长民
+2 位作者
李畅
陈锋锐
田礼乔
《计算机工程》
CAS
CSCD
2012年第9期1-3,共3页
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...
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0.077 7、0.081 9、0.094 3,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。
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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
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职称材料
题名
可变神经网络结构下的遥感影像光谱分解方法
被引量：
2
1
作者
李熙
石长民
李畅
陈锋锐
田礼乔
机构
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
华中师范大学城市与
环境
科学学院
河南大学
环境
与规划学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2012年第9期1-3,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(41101413)
高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20110141120073)
中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(904275839)
文摘
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0.077 7、0.081 9、0.094 3,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。
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
Keywords
remote sensing
mixed pixel
neural network
Multilayer Perception（MLP） network
nonnegative constraint
nonlinear spectralunmixing model
分类号
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
可变神经网络结构下的遥感影像光谱分解方法
李熙
石长民
李畅
陈锋锐
田礼乔
《计算机工程》
CAS
CSCD
2012
2
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