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混合像元是遥感领域研究的热点,混合像元的问题若得不到很好的解决,将会给遥感的后续应用研究带来较大的误差。本文简要介绍目前国内混合像元的主要分解方法:有线性光谱混合模型、非线性光谱混合模型、模糊监督分类法和神经网络模型分类法,并对其优缺点进行了简要说明。
混合像元分解研究综述
【摘 要】
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混合像元是遥感领域研究的热点,混合像元的问题若得不到很好的解决,将会给遥感的后续应用研究带来较大的误差。本文简要介绍目前国内混合像元的主要分解方法:有线性光谱混合模型、非线性光谱混合模型、模糊监督分类法和神经网络模型分类法,并对其优缺点进行了简要说明。
【机 构】
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黑龙江工程学院，哈尔滨，150040、黑龙江省农业科学院，哈尔滨，150040
【出 处】
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中国地理信息系统协会第四次会员代表大会暨第十一届年会
【发表日期】
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2007年8期
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