文献

J-GLOBAL ID：201702222971646684   整理番号：17A1590654

直交非負行列分解に基づくハイパースペクトルリモートセンシング画像混合画素分解【JST・京大機械翻訳】

Decomposition of Mixed Pixels of Hyperspectral Remote Sensing Images Based on Orthogonal Non-negative Matrix Factorization

著者 (2件)： Sun Li (山東農業大学信息科学与工程学院,山東泰安271018;山東農業大学農業資源与環境博士后科研流動站,山東泰安271018) ,  Zhao Gengxing (山東農業大学農業資源与環境博士后科研流動站,山東泰安,271018)
資料名： Shandong Nongye Daxue Xuebao. Ziran Kexue Ban  (Shandong Nongye Daxue Xuebao. Ziran Kexue Ban)
巻： 48  号： 2  ページ： 264-267  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2974A  ISSN： 1000-2324  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 画素分解はリモートセンシング画像情報マイニングの重要な手段であり、非負行列分解モデルはハイパースペクトルリモートセンシング画像混合画像の分解に応用される場合、分解の効果はアルゴリズムが獲得した局部最適解と密接に関連する。本論文では、直交性制約を持つ非負行列分解をスペクトル分解に用い、分解行列列ベクトルの線形独立性を保証し、さらに分解による端成分スペクトルに大きな独立性を持たせた。実験分析により,直交非負行列分解を用いて,1997年の航空機搭載可視光および赤外撮像分光計(AVIRIS)のハイパースペクトル画像の混合画素分解を実現し,結果は,制約条件を加えた後の直交非負行列分解により,6種類の端成分スペクトルを分離することができたことを示した。混合物の端部スペクトルと参照スペクトルの間のスペクトル角度の距離はより小さく,実物体の存在量スペクトルとの一致度は増強されることが示されたことが示されたことが示されたことが示されたことが示された。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *画像 ,  可視光 ,  アルゴリズム ,  *直交性 ,  *スペクトル ,  *画素 ,  分光計 ,  スペクトル分解
準シソーラス用語： ハイパースペクトル画像 ,  AVIRIS ,  端成分 ,  *リモートセンシング画像 ,  *ミクセル ,  *ハイパースペクトル・リモートセンシング ,  *行列分解 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： Nonnegative matrix factorization ,  hyperspectral remote sensing image ,  decomposition of mixed pixels

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 非負行列 ,  分解 ,  ハイパースペクトルリモートセンシング ,  混合画素