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基于贝叶斯自组织映射和高斯混合模型的混合像元分解

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提出一种新的对多通道遥感图像进行混合像元分解的方法.该方法将贝叶斯自组织映射算法引入混合像元分解问题中,通过最小化Kullback-Leibler信息度实现高斯参数的估计,并结合高斯混合模型完成解混.为了获得较高的解混精度,要求适当地扩展正态分布的范围,提出了3σ的方差调整方法来解决这一问题.所采用的解混模型自动满足混合像元分解问题所要求的2个约束条件:丰度值非负约束,丰度值和为1约束.实验结果表明,该方法有较好的混合像元分解结果,同时具有较强的抗噪声能力.

Kullback-Leibler信息度、贝叶斯自组织映射、高斯混合模型、多光谱或高光谱遥感图像、混合像元分解

19

TP751(遥感技术)

国家自然科学基金60672116

2008-01-14(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共6页

1381-1386

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