基于自组织映射和模糊隶属度的混合像元分解

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

所属期刊栏目：20

分类号：TP751(遥感技术)

资助基金：国家自然科学基金60672116;上海市重点学科建设项目B112

在线出版日期：2008-11-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：1307-1315