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混合像元已成为遥感图像处理、分类的难点和重点。独立分量分析( ICA)能够实现图像的去相关性以及得到相互独立的分量,但是,由于ICA模型的各成分独立性和数据统计分布规律的不变假设,影响了遥感图像分类精度。针对这一问题,提出了基于变分贝叶斯ICA( VBICA)的遥感图像分析方法,并利用遥感图像进行验证,结果表明:VBICA方法提取的独立分量具有均方根误差小、迭代次数少和稳定性较好的特点;基于VBICA方法的遥感分类精度达到了91.55%,且目视效果较好;VBICA方法突破了ICA的局限性,提高了遥感图像自动分类精度,具有很好的应用前景。 相似文献
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混合像元已成为遥感图像处理、分类的难点和重点。独立分量分析(ICA)能够实现图像的去
相关性以及得到相互独立的分量,但是,由于ICA模型的各成分独立性和数据统计分布规律
的不变假设,影响了遥感图像分类精度。针对这一问题,提出了基于变分贝叶斯ICA(VBICA)
的遥感
图像分析方法,并利用遥感图像进行验证,结果表明:VBICA方法提取的独立分量具有均方
根误差小、迭代次数少和稳定性较好的特点;基于VBICA方法的遥感分类精度达到了9155%
,且目视效果较好;VBICA方法突破了ICA的局限性,提高了遥感图像自动分类精度,具有很
好的应用前景。 相似文献
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