首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     检索      

一种基于离散粒子群优化算法的高光谱图像端元提取方法
引用本文:张兵,孙旭,高连如,杨丽娜.一种基于离散粒子群优化算法的高光谱图像端元提取方法[J].光谱学与光谱分析,2011,31(9).
作者姓名:张兵  孙旭  高连如  杨丽娜
作者单位:1. 中国科学院对地观测与数字地球科学中心,北京,100094
2. 中国科学院对地观测与数字地球科学中心,北京100094; 中国科学院研究生院,北京100049
3. 中国科学院遥感应用研究所,北京100101;中国科学院研究生院,北京100049
基金项目:国家(973计划)项目(2009CB723902); 国家(863计划)项目(2008AA12Z113,2008AA12A212); 国家自然科学基金项目(40901225,40901232,4080112)资助
摘    要:针对混合像元分解过程中,由于数据噪声引起的端元提取不准确问题,引入了群智能算法中的粒子群优化算法,并对粒子群优化算法进行了改进,重新定义了位置和速度的表示方法和更新策略,得到离散粒子群优化(discrete particle swarm optimization,D-PSO),能够在离散空间中进行搜索,解决组合优化问题。同时,通过定义目标函数和可行解空间,将端元提取问题改写成组合优化问题,最终实现利用D-PSO进行端元提取。在给出算法的详细流程之后,文章通过一组模拟数据实验和一组实际数据实验验证了D-PSO算法对于具有较大噪声的数据的适应性和提取端元的可信程度,并分析了不同参数对于算法性能的影响。

关 键 词:高光谱遥感  混合像元  端元提取  粒子群优化  

A Method of Endmember Extraction in Hyperspectral Remote Sensing Images Based on Discrete Particle Swarm Optimization(D-PSO)
ZHANG Bing,SUN Xu,GAO Lian-ru,YANG Li-na, .Center for Earth Observation , Digital Earth,Chinese Academy of Sciences,Beijing ,China.A Method of Endmember Extraction in Hyperspectral Remote Sensing Images Based on Discrete Particle Swarm Optimization(D-PSO)[J].Spectroscopy and Spectral Analysis,2011,31(9).
Authors:ZHANG Bing  SUN Xu    GAO Lian-ru  YANG Li-na  Center for Earth Observation  Digital Earth  Chinese Academy of Sciences  Beijing  China
Institution:ZHANG Bing1,SUN Xu1,3,GAO Lian-ru1,YANG Li-na2,3 1.Center for Earth Observation and Digital Earth,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100094,China 2.Institute of Remote Sensing Applications,Beijing 100101,China 3.Graduate University of Chinese Academy of Sciences,Beijing 100049,China
Abstract:For the inaccuracy of endmember extraction caused by abnormal noises of data during the mixed pixel decomposition process,particle swarm optimization(PSO),a swarm intelligence algorithm was introduced and improved in the present paper.By re-defining the position and velocity representation and data updating strategies,the algorithm of discrete particle swarm optimization(D-PSO) was proposed,which made it possible to search resolutions in discrete space and ultimately resolve combinatorial optimization probl...
Keywords:Hyperspectral remote sensing  Mixed pixel  Endmember extraction  Particle swarm optimization  
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号