基于神经网络的高光谱混合像元分解方法研究  

Mixed Pixel Decomposition in Hyperspectral Remote Sensing Image Based on Neural Network

作　　者：张伟[1] 杜培军[1] 张华鹏[1] 

机构地区：[1]中国矿业大学地理信息与遥感科学系,江苏徐州221008

出　　处：《测绘通报》2007年第7期23-26,共4页Bulletin of Surveying and Mapping

基　　金：国家自然科学基金资助项目(40401038);地理空间信息工程国家测绘局重点实验室开放基金资助项目

摘　　要：当前遥感图像分类通常假设每一个像元都是由一类地物组成,对混合像元重视不够。但事实上许多像元都是混合像元,光谱是几种地物的混合光谱。高光谱遥感是当前遥感技术发展的前沿技术,特别在混合像元分解方面体现出明显的优越性。分别采用线性混合模型、BP神经网络等进行混合像元分解的试验,结果表明BP神经网络模型能够取得较好的效果。

关 键 词：高光谱 端元 线性模型 神经网络 

分 类 号：P237[天文地球—摄影测量与遥感]