基于蚁群优化的高光谱图像混合像元分解技术研究

项目名称： 基于蚁群优化的高光谱图像混合像元分解技术研究

项目编号： No.40901225

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2010

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 高连如

作者单位： 中国科学院对地观测与数字地球科学中心

项目金额： 18万元

中文摘要： 高光谱图像中混合像元现象较为严重，混合像元分解技术是高光谱遥感信息获取的关键。目前高光谱图像混合像元分解方法主要从单纯形和最小二乘等最优化理论发展而来，普遍存在初始条件敏感、优化能力不高和自组织性较差等难点问题。本项目在像元混合机理研究基础上，从智能处理技术入手，拟将人工智能领域的蚁群算法探索性地引入到混合像元分解方法研究中，发挥蚁群算法在全局最优搜索、并行快速计算、端元数自动确认和数据自适应处理等方面的优势，重点研究与解决蚁群算法如何应用到混合像元分解的关键理论问题，寻找光谱混合模型与蚁群智能优化模型的契合点，建立蚁群算法用于高光谱图像混合像元分解的技术流程和解决方案，并在野外实验和图像模拟的基础上，对本项目提出的智能优化方法在不同空间尺度图像中的适应性进行理论探索和实践论证。本项目研究将弥补目前高光谱图像混合像元分解在智能优化方面的缺陷，为高光谱遥感信息提取提供一种新的有效方法和途径。

中文关键词： 高光谱遥感；混合像元分解；端元提取；蚁群优化；粒子群优化

英文摘要：

英文关键词： Hyperspectral remote sensing；Spectral unmixing；Endmember extraction；Ant colony optimization；Particle swarm optimization