典型文献
基于扩展线性模型的多端元高光谱图像分组寻优解混方法
文献摘要：
在高光谱图像中,若一个像元中包含多种地物,则称这个像元为混合像元.混合像元的存在是影响遥感图像分类精度和目标探测效果的重要原因.基于分组寻优多端元高光谱图像解混方法提出了一种新的高光谱图像解混方法.该方法根据整体和部分之间的关系,首先利用扩展的线性模型对高光谱数据进行建模,然后用各种地物的端元组对混合像元分别解混,最后利用根均方误差(RMSE)选出每个端元组中反演误差最小的那个端元.该方法可以降低计算的复杂度,有效抑制噪声的影响,提高小丰度目标的检测效率.
文献关键词：
多端元;混合像元;根均方误差;丰度;反演;扩展线性模型;高光谱图像
中图分类号：
作者姓名：
房森;曹文杰;完诚
作者机构：
中国船舶集团有限公司第八研究院,江苏扬州 225101
文献出处：
引用格式：
[1]房森;曹文杰;完诚-.基于扩展线性模型的多端元高光谱图像分组寻优解混方法)[J].舰船电子对抗,2022(04):89-94
A类：
扩展线性模型,多端元
B类：
优解,种地,地物,混合像元,遥感图像分类,分类精度,目标探测,探测效果,高光谱图像解混,整体和部分,高光谱数据,元组,根均方误差,RMSE,反演误差,那个,抑制噪声,高小,检测效率
AB值：
0.181179
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