基于光谱相似度量的高光谱图像多任务联合稀疏光谱解混方法

发布时间：2017-06-29 22:12

  本文关键词：基于光谱相似度量的高光谱图像多任务联合稀疏光谱解混方法，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：基于图像中存在的邻域以及非局部相似等图像空间特征和联合稀疏解混思想,该文提出一种基于高光谱图像光谱相似性度量的多任务联合稀疏解混方法。通过高光谱图像的光谱特性统计值设定光谱度量阈值,对高光谱图像中相似的像元光谱进行光谱相似性度量分组,再对分组像元光谱数据进行多任务联合稀疏光谱解混模型的构建和求解,得到最终的丰度系数。模拟数据实验结果表明,该方法一定程度上提升了现有联合稀疏光谱解混方法的丰度估计精度,真实数据结果也验证了方法的有效性。
【作者单位】： 中国科学院空间信息处理与应用系统技术重点实验室;中国科学院电子学研究所;中国科学院大学;中国地质大学(北京)土地科学技术学院;
【关键词】： 高光谱图像 光谱解混 联合稀疏表示 光谱相似性度量
【基金】：中国地质调查局地质调查项目(1212011120226) 国家863计划(2012AA12A308) 中国科学院科技服务网络计划项目(KFJ-EW-STS-046)~~
【分类号】：TP751
【正文快照】： 2(中国科学院电子学研究所北京100190)3(中国科学院大学北京100049)4(中国地质大学(北京)土地科学技术学院北京100083)1引言高光谱遥感图像中通常存在大量的混合像元,Network Program of Chinese Academy of Sciences(KFJ-EW-STS-046)使得常规的像元级遥感图像分类和识别精度

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