《表3 不同方法下12种端元的SAD》
图6是Cuprite数据集在影像分割参数ω为7、ws为0.2时,通过RESGSNMF方法获取的端元丰度结果。图7是4种不同方法在迭代次数为100、ω为7、ws为0.2时端元光谱和端元丰度重构影像的RMSE,从图中可以看出,RESGSNMF方法的重构影像RMSE值最小,为0.007。表3是4种不同方法在迭代次数为100、ω为7、ws为0.2时得到的12种地物的SAD值,从表中可以看出VCAFCLS、ASCNMF、SGSNMF和RESGSNMF 4种方法得到的平均SAD分别为0.2963,0.1988,0.1874,0.1812。从数值上可以看出,RESGSNMF方法要优于另外三种方法。本文实验是在64位Windows 7系统上进行的,处理器为Intel(R)Core(TM)[email protected],运行内存为8.00GB。表4是4种不同方法在迭代次数为100时,程序运行20次的平均运行时间,从表中可以看出,SGSNMF和RESGSNMF相比于另外两种方法,运行时间较长,运行效率较低,这是由逐块进行非负矩阵分解造成的,提高分解结果精度的同时降低了分解效率,这也是分块非负矩阵分解算法的局限所在,是以后改进的重要方向。
图表编号 | XD00162237300 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.03.25 |
作者 | 黄鹏飞、孔祥兵、景海涛 |
绘制单位 | 河南理工大学测绘与国土信息工程学院、黄河水利科学研究院、黄河水利科学研究院、河南理工大学测绘与国土信息工程学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |