【摘 要】
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近年来,通过群智能算法求解组合优化或连续优化问题以实现高光谱图像混合像元分解方面取得了重要进展和显著成果.本文首先回顾了高光谱图像混合像元分解的研究背景和群智能算
【机 构】
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中国科学院遥感与数字地球研究所,华南师范大学地理科学学院,中国科学院大学
【出 处】
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南京信息工程大学学报(自然科学版)
【基金项目】
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国家自然科学基金(41571349,91638201)
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近年来,通过群智能算法求解组合优化或连续优化问题以实现高光谱图像混合像元分解方面取得了重要进展和显著成果.本文首先回顾了高光谱图像混合像元分解的研究背景和群智能算法的特点,然后梳理了光谱混合模型及对应的最优化模型,进而介绍了基于群智能算法的端元提取和丰度反演方法,最后通过2组实验比较了群智能算法和其他传统算法在端元提取和丰度反演方面的精度,对基于群智能算法的混合像元分解效果进行了评价.另外,本文也对群智能算法在高光谱图像信息提取中应用的优势和存在的问题进行了总结.
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