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申请/专利权人：安徽大学
摘要：本发明公开了一种基于大规模稀疏优化算法的端元提取方法，包括：1.导入高光谱遥感图像数据，初始化种群与全局记录；2.通过全局记录筛选出优秀端元组成解，缩小端元搜索空间，并在迭代过程中不断更新全局记录；3.采用多种子种群产生方式，增加种群多样性，全面搜索端元；4.将新产生的子种群与原种群合并，并通过非支配排序与拥挤距离获得Pareto解集，经过多次迭代进化，获得一组高光谱端元提取结果。本发明能从多角度衡量端元的质量，解决了端元搜索重复、不彻底和搜索空间过大的问题，使端元提取的结果更加精确、多样化。
主权项：1.一种基于大规模稀疏优化算法的高光谱端元提取方法，其特征在于，包括如下步骤：S1令三维高光谱遥感图像的像素行数为，像素列数为，波段数为；获取维度为的二维高光谱遥感图像矩阵，其中，为高光谱遥感图像的像素数，且；设高光谱遥感图像的端元数量为；S2利用式1至式3构建多目标优化函数： 1 2 3式1至式3中，表示第一优化目标函数，为高光谱遥感图像矩阵中的第个像素，为第个像素的重构值，表示第二优化目标函数，表示计算矩阵的行列式，是光谱遥感图像矩阵降维后的个端元，其中，表示中降维后的第个端元；S3定义当前迭代次数为，并初始化，定义最大迭代次数为；设种群的规模为，并初始化维度为的第代种群，其中，表示第个个体，且，其中，表示中第个基因；S4生成第代种群的子种群或；S5将子种群或与第代种群合并后，构成具含有个个体的合并种群，再使用非支配排序与拥挤距离对上述合并种群进行计算，淘汰掉一半的劣质个体，剩余一半的优质个体组成第代种群；S6将赋值给后，若，则将第代种群中的所有非支配个体所对应端元作为最优端元提取结果；否则，返回到S4继续顺序执行。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽大学 一种基于大规模稀疏优化算法的端元提取方法
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