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申请/专利权人：河海大学
摘要：本发明公开了一种模型驱动深度生成网络的月表高光谱影像矿物丰度估计方法，利用自编码网络能够学习输入影像的低维表示的特点得到丰度，使用循环生成对抗网络隐式学习非线性混合机制，引入循环一致性损失能够利用自编码得到的丰度实现无监督解混；并考虑辐射传输过程，简化Hapke模型，将反射率转化为单次散射反照率，建立生成网络解混与光谱混合物理机制之间的关联，设计模型驱动的自编码生成对抗网络。本发明能够进行非线性解混，并且考虑辐射传输过程，更适用于月表紧密混合场景的矿物丰度估计。
主权项：1.一种模型驱动深度生成网络的月表高光谱影像矿物丰度估计方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1，对月表高光谱遥感影像预处理，得到月表高光谱遥感影像的像素矩阵，根据像素矩阵计算影像中每个像元的反射率；步骤2，构建月表月壤颗粒的双向反射率模型，通过逆求解得到单次反照率函数；步骤3，根据影像中每个像元的双向反射率，通过所述单次反照率函数，计算得到月表高光谱遥感影像的单次反照率矩阵；步骤4，构建循环生成对抗网络，将月表高光谱遥感影像的单次反照率矩阵作为循环生成对抗网络的输入，对高光谱影像进行丰度反演，输出月表高光谱影像的矿物丰度矩阵。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河海大学 模型驱动深度生成网络的月表高光谱影像矿物丰度估计方法
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