蒋昱
- 作品数：2 被引量：4H指数：1
- 供职机构：厦门大学物理与机电工程学院更多>>
- 发文基金：中国地质调查局地质调查项目中央高校基本科研业务费专项资金国家重大科学仪器设备开发专项更多>>
- 相关领域：天文地球自动化与计算机技术更多>>
- 基于FastICA算法的高光谱矿物丰度反演被引量：3
- 2013年
- 高光谱分离是定性与定量岩矿分析的核心基础。仿真数据和测量数据可通过FastICA算法处理,计算混合像元中端元数量及端元光谱,并根据计算结果进行丰度反演。实验结果表明:FastICA算法即使在端元光谱、混合矩阵未知且没有任何先验知识的情况下,也能有效分离岩矿高光谱混合像元并得到端元的估计光谱,从而实现矿物识别和矿物丰度反演;但当混合像元中参与混合的端元光谱相似度较高或端元光谱的非高斯性较低时,混合像元的分离精度将降低,混合像元的分离精度越高,端元丰度反演结果越准确。
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- 关键词：FASTICA混合像元矿物
- 基于优化ICA算法的高光谱矿物识别被引量：1
- 2013年
- 混合像元是影响岩矿高光谱由定性解译向定量反演发展的关键因素之一.以往分离岩矿高光谱混合像元,需要先获得参与混合的端元数量及端元光谱,这在许多场合是难以做到的.独立成分分析可以在端元光谱、混合矩阵未知且没有任何先验知识的情况下,有效分离岩矿高光谱混合像元,只要端元光谱是非高斯性信号且满足统计独立性.它实现了矿物识别,并为矿物丰度反演及成分识别打下了基础.通过引入调整因子,改善独立成分分析(Independent Component Analysis,ICA)算法的收敛性.当参与混合的端元光谱相似度较高或者端元光谱的非高斯性较低时,岩矿高光谱混合像元的分离精度将受到影响.
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- 关键词：混合像元矿物识别
