| 基于多模态多目标优化的端元束提取方法研究 |
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| 引用本文： | 林洁雯,陈建,罗婷文,徐志搏.基于多模态多目标优化的端元束提取方法研究[J].农业机械学报,2023,54(7):234-242. |
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| 作者姓名： | 林洁雯 陈建 罗婷文 徐志搏 |
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| 作者单位： | 自然资源部城市国土资源监测与仿真重点实验室;自然资源部超大城市自然资源时空大数据分析应用重点实验室;中国农业大学;深圳市智能微小卫星星座技术与应用重点实验室;自然资源部城市国土资源监测与仿真重点实验室;浙江大学 |
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| 基金项目： | 国家重点研发计划项目（2022YFD2001405）、自然资源部超大城市自然资源时空大数据分析应用重点实验室开放基金项目（KFKT-2022-05）、浙江省农业智能装备与机器人重点实验室开放基金项目（2023ZJZD2306）、自然资源部城市国土资源监测与仿真重点实验室开放基金项目（KF-2021-06-115）、深圳市科技计划项目（ZDSYS20210623091808026）、北京航空航天大学虚拟现实技术与系统全国重点实验室开放基金项目（VRLAB2022C10）、能源清洁利用国家重点实验室开放基金项目（ZJUCEU2022002）、中国农业大学2115人才工程项目、中央高校基本科研业务费专项资金项目和中国农业大学研究生自主创新研究基金项目（2022TC169） |
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| 摘 要： | 为解决高光谱影像受传感器及分辨率的影响所产生的光谱变化给解混造成的困扰，提出基于多模态多目标优化的端元束提取方法(MOPSOSCD)。对高光谱图像进行标号编码，采用基于索引的环形拓扑结构进行邻域的个体交互，通过邻域最优改进粒子群速度更新方式并整数化粒子位置更新。同时，根据高光谱图像空间特征，通过改进决策空间拥挤距离提高决策空间的多样性，再结合目标空间的拥挤距离进行综合排序，实现多模态多目标优化的粒子筛选。当粒子定向移动概率pm为0.2、粒子数P为30及迭代次数M为400时，算法在MUUFL数据集上均方根误差(RMSE)及平均光谱角距离(mSAD)分别为0.008 8、0.111 2。通过对比试验，本文方法相较于VCA、DPSO等方法具有更高的提取精度和效率，为高光谱解混提供了更加准确的端元束提取方法。
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| 关 键 词： | 高光谱影像 多模态多目标优化算法 端元束提取 光谱解混 |
| 收稿时间： | 2022/11/18 0:00:00 |
Endmember Bundle Extraction Method Based on Multi-modal and Multi-objective Optimization |
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| LIN Jiewen,CHEN Jian,LUO Tingwen,XU Zhibo.Endmember Bundle Extraction Method Based on Multi-modal and Multi-objective Optimization[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Machinery,2023,54(7):234-242. |
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| Authors: | LIN Jiewen CHEN Jian LUO Tingwen XU Zhibo |
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| Institution: | Key Laboratory of Urban Land Resources Monitoring and Simulation,Ministry of Natural Resources;Key Laboratory of Spatial-temporal Big Data Analysis and Application of Natural Resources in Megacities, Ministry of Natural Resources;China Agricultural University;Shenzhen Key Laboratory of Intelligent Microsatellite Constellation;Key Laboratory of Urban Land Resources Monitoring and Simulation,Ministry of Natural Resources;Zhejiang University |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | hyperspectral image multi-modaland multi-objective optimization algorithm endmember bundle extraction spectral unmixing |
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