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基于稀疏成分分析的遥感图像分类

杨春萍  余先川  
【摘要】:遥感影像分类一直是遥感研究的重点、难点和热点之一。经典的主成分分析在分类中取得了较好的效果,但在源成分之间相互重叠时,由于所估计的成分是所有主成分的线性组合,这样在用PCA进行解译时,由于要使用所有变量来构建因子自身,增加了解译的难度。稀疏成分分析是一种新的工具,它不要求源成分之间互不相关,本文研究稀疏成分分析及其遥感图像处理与分类,实验结果表明,与主成分分析方法相比,基于稀疏成分分析的分类结果更加准确可靠和有效。

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