Technology of Graphic & Image
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1221-1225,1238

Unmixing of hyperspectral images based on endmember estimation of artificial neural network

Unmixing of hyperspectral images based on endmember estimation of artificial neural network
Zhang Heng1
Jia Zhicheng1
Chen Lei2,3
Guo Yanju1
1. School of Electronic Information Engineering, Hebei University of Technology, Tianjin 300401, China
2. School of Precision Instrument & Opto-Electronics Engineering, Tianjin University, Tianjin 300072, China
3. School of Information Engineering, Tianjin University of Commerce, Tianjin 300134, China

摘要

Aimed at the problems of hyperspectral images unmixing, it is found that the unmixing accuracy of the traditional unmixing algorithm is not high when the number of endmember keeps constant in unmixing. Thus, based on the ANN, this paper proposed a novel unmixing algorithm of estimating the number and category of endmember in a single pixel. Firstly, the unmixing algorithm used the ANN to estimate the number and category of each mixed pixel's endmember in the remote sensing image. Then, it determined the objective function of the algorithm based on the estimation results, and introduced the improved differential search algorithm to solve the objective function. Finally, it obtained the abundances and the parameters to realize the unmixing of hyperspectral images. The experimental results on simulated and real hyperspectral data demonstrate that compared with the existing unmixing algorithms, the proposed unmixing algorithm has higher performance and is more in line with the actual scene.

基金项目

国家自然科学基金资助项目(61401307)
天津市应用基础与前沿技术研究计划资助项目(15JCYBJC17100)
中国博士后科学基金资助项目(2014M561184)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.10.0777
出版期卷: 《计算机应用研究》 Printed Article, 2020年第37卷 第4期
所属栏目: Technology of Graphic & Image
出版页码: 1221-1225,1238
文章编号: 1001-3695(2020)04-056-1221-05

发布历史

[2020-04-05] Printed Article

引用本文

张衡, 贾志成, 陈雷, 等. 基于ANN端元估计的高光谱图像解混算法 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (4): 1221-1225,1238. (Zhang Heng, Jia Zhicheng, Chen Lei, et al. Unmixing of hyperspectral images based on endmember estimation of artificial neural network [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (4): 1221-1225,1238. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

《计算机应用研究》创刊于1984年,是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。

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