基于ANN端元估计的高光谱图像解混算法
Unmixing of hyperspectral images based on endmember estimation of artificial neural network
1. 河北工业大学 电子信息工程学院, 天津 300401
2. 天津大学 精密仪器与光电子工程学院, 天津 300072
3. 天津商业大学 信息工程学院, 天津 300134
摘要
针对高光谱图像解混问题进行研究,发现传统解混算法在保持端元数目不变的情况下,得到的解混精度不高。为此,基于人工神经网络(artificial neural network,ANN)提出一种估计单像素点中端元数目和类别的解混算法。首先利用人工神经网络对遥感图像中各个像素的端元数目和类别进行估计;之后依据估计结果确定解混算法的目标函数,并引入改进的差分搜索算法对目标函数进行优化求解;最终获取地物丰度和待求参数,实现高光谱图像的解混。仿真数据和真实遥感数据实验表明,与现有的解混算法相比,所提解混算法具有更高的解混性能,更加符合实际场景的情况。
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》 印刷出版, 2020年第37卷 第4期
所属栏目: 图形图像技术
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] 印刷出版
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
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