【摘 要】
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针对传统方法在提取城市不透水层中的许多局限性,采用两种非线性光谱混合分解模型,包括混合调谐匹配滤波和多层感知器神经网络,通过混合像元分解获取城市不透水层.混合调谐匹
【机 构】
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中国矿业大学国土环境与灾害监测国家测绘局重点实验室
【基金项目】
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The National High Technology Research and Development Program of China（2007AA12Z162）, the Natural Science Foundation of China（40871195）, the Specialized Research Fund for the Doctoral Program of Highe
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针对传统方法在提取城市不透水层中的许多局限性,采用两种非线性光谱混合分解模型,包括混合调谐匹配滤波和多层感知器神经网络,通过混合像元分解获取城市不透水层.混合调谐匹配滤波利用用户选择的端元,通过最大化端元响应并减少未知背景信息的影响,进行局部分解端元.多层感知器由多个感知器组成,能够很好的进行非线性学习.对Landsat TM遥感影像进行最大噪声分离,使其转换到另外一个特征空间.利用新生成数据集的前三个成分（占90%以上信息量）进行纯净像元提取,并利用N维可视化分析器寻找出四个进行分解的端元：植被、高反射
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