粒子群空间优化的端元提取算法

• 作者: 祝章智 黄风华
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群算法 端元提取 高光谱遥感
• 年，卷（期）: 2018,（11）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 185-192
• 页数: 8页
• 分类号: TP751|TP18
• 字数: 7051字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1701-0220

摘要

粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)应用于高光谱影像端元提取时,由于影像中存在端元的像元数所占比例极小且分布零散,导致粒子群的搜索空间破碎,存在收敛性能低、容易陷入局部最优解等缺陷.对粒子群的搜索空间进行优化,选择影像中纯净像元指数(Pixel Purity Index,PPI)较大的像元作为预选像元,然后对预选像元进行光谱聚类排序,将排序后的集合作为粒子群的搜索空间,优化了粒子的搜索空间.并在迭代过程中,充分利用粒子群的信息自适应地调整其系数,在缩小原始图像与反演图像的误差同时,增加体积约束,在提取端元时更好地保持其原有的形状.通过模拟数据和AVIRIS影像的实验表明该算法具有较好端元提取效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄风华	福州大学福建省空间信息工程研究中心	26	76	5.0	8.0
2	祝章智	福州大学福建省空间信息工程研究中心	1	1	1.0	1.0