基于径向基函数神经网络的混合像元分解

遥感图像中普通存在着混合像元。对这部分像元进行分类（即混合像元分解）是遥感图像处理中的难点。基于主分量分析的混合像元分解 法是一种较为成熟的算法，但它存在着计算量大，适应性差等缺点。在深入研究混合像元分解原理的基础上，提出了用径向基函数神经网络拟合分解结果超平面，以实现混合像元分解的算法，实验结果证明：该算法的结果与基于主分量分析的混合像元分解算法结果相近（相关系数达到0．00），而计算量大大减少，具有较强的适应性。