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基于自组织映射和模糊隶属度的混合像元分解
引用本文:刘力帆,王斌,张立明.基于自组织映射和模糊隶属度的混合像元分解[J].计算机辅助设计与图形学学报,2008,20(10).
作者姓名:刘力帆  王斌  张立明
作者单位:1. 复旦大学电子工程系,上海,200433
2. 复旦大学电子工程系,上海,200433;复旦大学波散射和遥感信息教育部重点实验室,上海,200433
基金项目:国家自然科学基金,上海市重点学科建设项目
摘    要:遥感图像中普遍存在着混合像元,将混合像元分解为端元和它们之间混合的丰度,对于高精度的地物识别和定量遥感具有重要意义.结合自组织映射神经网络和模糊理论中的模糊隶属度,提出一种新的多光谱和高光谱遥感图像混合像元分解的方法.首先对自组织映射神经网络进行有监督的训练,然后基于模糊模型对混合像元进行分解.其分解结果自动满足混合像元分解问题所要求的2个约束:丰度值非负约束及丰度值和为1约束.实验结果表明,该方法不仅适用于线性光谱混合的情况,也适用于非线性光谱混合的情况,能够获得较好的混合像元分解结果,同时具有较强的抗噪声能力.

关 键 词:多光谱或高光谱遥感图像  混合像元分解  端元  丰度  自组织映射神经网络  模糊隶属度

Decomposition of Mixed Pixels Based on Self-Organizing Map and Fuzzy Membership
Liu Lifan,Wang Bin,Zhang Liming.Decomposition of Mixed Pixels Based on Self-Organizing Map and Fuzzy Membership[J].Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics,2008,20(10).
Authors:Liu Lifan  Wang Bin  Zhang Liming
Affiliation:Liu Lifan 1) Wang Bin 1,2) Zhang Liming 1) 1)(Department of Electronics Engineering,Fudan University,Shanghai 200433) 2)(The Key Laboratory of Wave Scattering , Remote Sensing Information(Ministry of Education),Shanghai 200433)
Abstract:The mixed-pixels exist in the remote sensing images popularly,and decomposition of these mixed pixels into endmembers and their abundances are very meaningful for high-accuracy ground object recognition and quantitative remote sensing.A new method,which combines self-organizing map(SOM) neural network and fuzzy membership in the fuzzy theory,is proposed for decomposing mixed pixels in multispectral hyperspectral remote sensing images.It trains the SOM in a supervised way firstly,and then decomposes the mixe...
Keywords:multispectral/hyperspectral remote sensing images  decomposition of mixed pixels  endmember  abundance  self-organizing map neural network  fuzzy membership  
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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