基于SL ICA算法的SAR图像混合像元分解

为解决合成孔径雷达(SAR)图像存在大量混合像元的问题,针对传统ICA不能有效解决混合像元分解这一缺陷,提出一种新的独立成分分析算法——有监督学习ICA算法(SL-ICA)。其目标函数是在原ICA负熵目标函数基础上增加监督学习的约束条件项,进而在同一目标函数内实现负熵和约束条件的统一,在最大化负熵的同时也最小化了约束条件的误差,此外,采用一种新的双梯度下降法优化迭代,提高计算速度。并以人工模拟SAR图像和北京地区ENVISAT-ASAR作为数据源进行实验,实验结果明显优于主成分分析方法(PCA)的分解结果。