| 基于变分贝叶斯ICA的遥感图像混合像元分析 |
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| 引用本文： | 董江山,李成范,赵俊娟,尹京苑,沈 迪,薛 丹. 基于变分贝叶斯ICA的遥感图像混合像元分析[J]. 国际商务研究, 2013, 53(10) |
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| 作者姓名： | 董江山 李成范 赵俊娟 尹京苑 沈 迪 薛 丹 |
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| 作者单位： | 上海大学 计算机工程与科学学院，上海 200111;上海大学 计算机工程与科学学院，上海 200111;上海大学 计算机工程与科学学院，上海 200111;上海大学 计算机工程与科学学院，上海 200111;上海大学 计算机工程与科学学院，上海 200111;上海大学 计算机工程与科学学院，上海 200111 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目（41172303） |
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| 摘 要： | 混合像元已成为遥感图像处理、分类的难点和重点。独立分量分析(ICA)能够实现图像的去相关性以及得到相互独立的分量，但是，由于ICA模型的各成分独立性和数据统计分布规律的不变假设，影响了遥感图像分类精度。针对这一问题，提出了基于变分贝叶斯ICA(VBICA)的遥感图像分析方法，并利用遥感图像进行验证，结果表明：VBICA方法提取的独立分量具有均方根误差小、迭代次数少和稳定性较好的特点；基于VBICA方法的遥感分类精度达到了9155%，且目视效果较好；VBICA方法突破了ICA的局限性，提高了遥感图像自动分类精度，具有很好的应用前景。
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| 关 键 词： | 遥感图像；混合像元；独立分量分析；FastICA；变分贝叶斯ICA；自动分类 |
Mixed pixel analysis of remote sensing image based on variational Bayesian ICA method |
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| DONG Jiang-shan,LI Cheng-fan,ZHAO Jun-juan,YIN Jing-yuan,SHEN Di and XUE Dan. Mixed pixel analysis of remote sensing image based on variational Bayesian ICA method[J]. International Business Research, 2013, 53(10) |
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| Authors: | DONG Jiang-shan LI Cheng-fan ZHAO Jun-juan YIN Jing-yuan SHEN Di XUE Dan |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | remote sensing image mixed pixel independent component analysis(ICA) FastICA variational Bayesian ICA automatic classification |
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