一种端元变化的神经网络混合像元分解方法

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摘要：遥感图像中普遍存在着混合像元,对混合像元进行分解是遥感图像处理中的难点,在端元（Endm ember）个数不变的情况下,往往得到的分解结果精度不高。本文基于fuzzy ARTMAP神经网络,提出一种基于端元变化的神经网络混合像元分解模型。首先利用混合像元与纯净端元之间的光谱相似性,判断出混合像元包含的端元个数及类别,然后结合fuzzy ARTMAP神经网络进行分解。实验结果表明：本文提出的方法比传统的线性混合模型及fuzzy ARTMAP神经网络模型的精度要高,而且更加符合实际情况。http://www.cqvip.com//QK/92457A/200701/24844813.html

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关键词：神经网络 神经网 神经网络模型 Fuzzy cqvip 混合像元 端元变化 线性模型 神经网络 Fuzzy