【摘 要】
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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
【机 构】
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北京师范大学信息科学与技术学院 100875 中国北京
【出 处】
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2009全国数学地球科学与地学信息学术会议
论文部分内容阅读
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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