【摘 要】
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元胞自动机模型(CA)常用于图像亚像元定位,它将混合像元剖分为亚像元,再利用端元组分的丰度及像元空间分布的特点,将亚像元赋予不同端元组分得到各端元组分的空间分布情况。
【机 构】
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南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室,
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元胞自动机模型(CA)常用于图像亚像元定位,它将混合像元剖分为亚像元,再利用端元组分的丰度及像元空间分布的特点,将亚像元赋予不同端元组分得到各端元组分的空间分布情况。但其存在迭代次数过多、进化过程"不充分"以及结束迭代的条件不明确等缺点。针对上述问题,对亚像元定位CA算法进行了3方面的改进。结果表明:最终的亚像元定位结果调整后Kappa系数虽然平均只提高了4.1%与3.7%,但迭代次数大幅减少,均在5次以内得到最优结果;运行时间大幅下降,仅占原方法的25.8%,使得CA的运行效率得到了显著提高。此外明确了CA的终止条件,使得面向亚像元定位的CA算法更具实际应用价值。
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