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搜索资源列表

  1. 高光谱遥感图像的端元递进提取算法

  2. 　针对高光谱遥感图像中可能并不存在图像端元这一问题,试探的提出一种基于线性混合模型下对初步 提取的最近似于端元的像元进行再分析的端元提取算法,即高光谱遥感图像的端元递进提取算法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-12-31
    • 文件大小：726kb
    • 提供者：cpandzl

  1. 一种空间自适应的多光谱遥感影像端元提取方法

  2. 一种空间自适应的多光谱遥感影像端元提取方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-02-08
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：yiyiziziwei

  1. 粒度端元分析的matlab程序m文件

  2. 适用于对粒度数据进行端元分析以明确粒度曲线的具体指示意义和环境变化序列

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2015-04-28
    • 文件大小：7kb
    • 提供者：zhxn1990

  1. 基于线性最小二乘支持向量机的光谱端元选择算法

  2. 基于线性最小二乘支持向量机的光谱端元选择算法，王立国，邓禄群，光谱端元选择是高光谱数据解混分析的重要前提。在各种端元选择算法中，N-FINDR算法因其自动性和高效性受到广泛欢迎。然而，该算法�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-23
    • 文件大小：266kb
    • 提供者：weixin_38686041

  1. 融合空间信息的基于稀疏约束的非负矩阵分解的高光谱图像自适应端元提取

  2. 融合空间信息的基于稀疏约束的非负矩阵分解的高光谱图像自适应端元提取，李华丽，李登刚，本文针对高光谱图像处理中端元个数难得精确估计和端元的可变性的问题，提出了一种融合空间信息的基于稀疏约束的非负矩阵分解的自

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-03
    • 文件大小：690kb
    • 提供者：weixin_38546308

  1. 混合端元的热红外邻近效应的模拟分析

  2. 混合端元的热红外邻近效应的模拟分析，黄华国，，本文通过三维计算机模拟模型分析了热红外混合端元的邻近效应，发现了线性混合光谱方法的适用尺度。可以认为当端元大小是端元之间

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-18
    • 文件大小：395kb
    • 提供者：weixin_38693528

  1. 使用可变端元进行高光谱图像的几何丰度估算

  2. 丰度估计是高光谱遥感数据定量分析的重要步骤。由于物理上的解释，总和合一和非负性约束通常强加于大量的材料上。本文提出了一种使用可变端元集对像素进行完全约束线性光谱解混的几何方法。首先，提出了一种改进的选择每个像素候选端成员集的方法，该方法适用于处理具有大量端成员的高光谱图像。为了从高光谱场景中存在的整个端成员中确定最佳的每个像素端成员集，然后执行迭代的部分约束几何解混合，其中子空间投影用于完全约束的最小二乘估计。通过与合成和实际高光谱数据上的基准分解算法进行比较，评估了所得分解算法的性能。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：696kb
    • 提供者：weixin_38680492

  1. 基于核正交子空间投影的高光谱图像端元提取算法

  2. 基于核正交子空间投影的高光谱图像端元提取算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：281kb
    • 提供者：weixin_38663516

  1. 基于空间像素纯度指数的端元提取算法

  2. 为了减小光谱变化以及异常像素点对端元提取结果的影响,根据局部区域内纯像元和混合像元光谱特征的不同,提出一种基于空间像素纯度指数的端元提取算法.将光谱角距离和欧氏距离加权相加作为新的混合距离测度;采用固定大小的邻域窗口计算图像中所有像素的空间像素纯度指数,在此基础上,根据光谱角距离测度和设定的端元光谱区分性阈值依次搜索端元.仿真数据和真实高光谱图像实验结果表明:该算法能够准确地提取图像中的端元,并且精度高于其他一些端元提取算法.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：525kb
    • 提供者：weixin_38621897

  1. 快速实现基于单形体体积生长的端元提取算法

  2. 单形体体积生长算法(SGA)是一种比较有效的高光谱图像端元提取算法。为了解决多次顺序计算单形体体积所造成的高计算复杂度的问题,基于高维空间单形体体积计算公式实现SGA(NSGA),推导出两种NSGA的快速实现算法:基于矩阵三角分解的NSGA算法(FNSGACF)和基于分块矩阵行列式的NSGA算法(FNSGA)。FNSGACF主要利用改进Cholesky分解方法,将单形体体积的计算转化为矩阵的三角分解,从而降低了计算复杂度,提高了算法的效率。FNSGA引入分块矩阵的思想来简化矩阵行列式的计算,很大

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：380kb
    • 提供者：weixin_38530536

  1. Endmember extraction for hyperspectral image based on integration of spatial-spectral information(结合空间信息的高光谱影像端元光谱提取方法)

  2. Endmember extraction for hyperspectral image based on integration of spatial-spectral information(结合空间信息的高光谱影像端元光谱提取方法)

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：428kb
    • 提供者：weixin_38641876

  1. 高光谱图像中亚像素材料的端元提取方法

  2. 高光谱图像中亚像素材料的端元提取方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：517kb
    • 提供者：weixin_38538021

  1. 基于CUDA的单形体增长并行端元提取

  2. 基于CUDA的单形体增长并行端元提取

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：360kb
    • 提供者：weixin_38742520

  1. 基于带有选择性端元的模糊ARTMAP神经网络的自适应像素分解

  2. 基于带有选择性端元的模糊ARTMAP神经网络的自适应像素分解

  3. 所属分类：其它

  1. 高光谱端元提取的变异算子加速量子行为粒子群优化算法

  2. 最终成员提取算法为不同的材料选择了纯签名谱的集合，在高光谱分解中起着重要的作用。 本文将端元提取算法描述为一个组合优化问题，并提出了一种新的突变算子加速量子行为粒子群算法（MOAQPSO）。 所提出的方法采用量子行为粒子群优化（QPSO）来查找具有良好性能的最终成员。 据我们所知，这是QPSO首次被引入高光谱端成员提取中。 为了遵循粒子运动的规律，提出了高维粒子定义。 另外，为了避免陷入局部最优，使用突变操作来增加种群多样性。 拟议的MOAQPSO算法已在合成和实际高光谱数据集上进行了评估。 实

  3. 所属分类：其它

  1. 基于空间纯度的端元提取，用于光谱混合分析

  2. 基于空间纯度的端元提取，用于光谱混合分析

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：804kb
    • 提供者：weixin_38692162

  1. 基于数据简化的改进非负矩阵分解端元提取方法

  2. 提出了一种基于高光谱数据简化的改进非负矩阵分解端元提取方法，通过计算和比较图像的光谱信息熵，划分图像的同质区，只选择同质区中最具代表性的像元参与非负矩阵分解运算，减少了端元提取算法的运算量。实验结果显示，数据简化前后运用非负矩阵分解算法所提取的几种矿物的光谱角均值基本相等，但数据简化后端元提取算法的运行时间减少了4/5，算法的运行效率提高。

  3. 所属分类：其它

  1. 高光谱图像中基于端元提取的小目标检测算法

  2. 针对高光谱图像中小目标检测问题,提出了一种基于端元提取的目标检测算法。该算法利用主成分分析的变换矩阵来构造投影算子,把原始图像投影到该算子构成的正交子空间后,大概率的背景信息得到抑制,从而突出了小概率的目标;在完成背景信息抑制的基础上,利用迭代误差分析方法进行端元的自动提取;根据所提取出的目标端元的光谱,结合光谱角度匹配技术完成目标物的检测。为了验证新方法的有效性,利用高光谱数据进行了实验研究,并与经典的RX算法的检测结果相比较。实验结果表明提出的基于端元提取的算法不需要目标的任何先验知识就能达

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：980kb
    • 提供者：weixin_38609693

  1. 基于贝叶斯推理的像元内部端元选择模型

  2. 提出了利用贝叶斯推理选择混合像元内端元的模型。考虑到端元光谱的不确定性, 基于贝叶斯推理和线性光谱混合模型得到了像元内端元集合的后验概率表达式。在获得端元共存的先验知识基础上, 结合端元光谱的正态分布函数, 通过最大后验概率得到最佳的端元集合。通过对包含147431个像元的ETM+影像试验表明, 相对于IDRISI软件的MRES和PG算法,该算法可削减至少70%的冗余端元, 使端元选择错误导致的分解误差降低至少28%。结果表明, 由于充分考虑端元光谱的不确定性和端元的共存性, 通过贝叶斯推理可以

  3. 所属分类：其它

  1. 快速实现基于单形体体积生长的端元提取算法

  2. 单形体体积生长算法（SGA）是一种比较有效的高光谱图像端元提取算法。为了解决多次顺序计算单形体体积所造成的高计算复杂度的问题，基于高维空间单形体体积计算公式实现SGA（NSGA），推导出两种NSGA的快速实现算法：基于矩阵三角分解的NSGA算法（FNSGACF）和基于分块矩阵行列式的NSGA算法（FNSGA）。FNSGACF主要利用改进Cholesky分解方法，将单形体体积的计算转化为矩阵的三角分解，从而降低了计算复杂度，提高了算法的效率。FNSGA引入分块矩阵的思想来简化矩阵行列式的计算，很大

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：997kb
    • 提供者：weixin_38686080
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