结合SOM神经网络和混合像元分解的高光谱影像分类方法研究

被引：5

作者：

徐宏根 ^{[1
]}

马洪超 ^{[1
]}

李德仁 ^{[2
]}

机构：

[1] 武汉大学遥感信息工程学院

[2] 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室

来源：

遥感学报 | 2007年 / 06期

关键词：

高光谱影像分类; SOM神经网络; 混合像元分解;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算]; TP751 [图像处理方法];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ; 081002 ;

摘要：

本文对SOM神经网络算法进行改进,在标类的过程中采用3个策略加以控制,对初始产生的自组织映射图进行调整。通过改进,那些映射到可靠神经元的像素得到了很好的分类,而那些映射到不可靠神经元的像素都被作为不可分像元而提取出来。继而,从混合像元分解的角度来对这些不可分像元进行处理,按类型分解的思想确定混合像元的类别,实现对不可分像元的分类。将SOM神经网络和混合像元分解相结合的分类方法应用于高光谱图像的分类中,通过实验表明了该方法能较好地改善分类效果,提高分类精度。

引用

页码：778 / 786

页数：9

共 6 条

[1] 多波段遥感数据的自组织神经网络降维分类研究 [J].