本文關(guān)鍵詞： 高光譜遙感 光譜解混 雙線性混合模型 差分進(jìn)化算法 雙種群機(jī)制　出處：《遙感學(xué)報(bào)》2017年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：雙線性混合模型是近年來非線性光譜解混的研究重點(diǎn)之一,其克服了線性混合模型無法描述地物多重散射作用的缺陷,能夠更精確地還原真實(shí)的地物光譜混合過程。然而,限于模型的復(fù)雜性,目前在缺乏準(zhǔn)確的端元先驗(yàn)知識的條件下進(jìn)行雙線性光譜解混仍是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。差分進(jìn)化算法(DE)是一種具有良好全局搜索能力的群智能優(yōu)化算法,其優(yōu)化求解過程無需進(jìn)行復(fù)雜的數(shù)學(xué)推導(dǎo),為雙線性光譜解混問題提供了一種有效的解決途徑。為此,本文以FAN雙線性混合模型為例,提出了一種雙種群機(jī)制的差分進(jìn)化算法(記為DEFAN),實(shí)現(xiàn)非監(jiān)督雙線性光譜解混。DE-FAN算法通過建立端元與豐度兩個(gè)種群的交替進(jìn)化機(jī)制尋找最優(yōu)解,同時(shí)在迭代中引入自適應(yīng)重構(gòu)策略增強(qiáng)種群多樣性,降低算法陷入局部最優(yōu)解的風(fēng)險(xiǎn),最終實(shí)現(xiàn)端元與豐度的同時(shí)估計(jì)。通過模擬圖像及真實(shí)圖像的解混實(shí)驗(yàn)進(jìn)行算法檢驗(yàn),證明DE-FAN算法較之傳統(tǒng)非線性解混算法具有更高的解混精度及解混效率。
[Abstract]:Bilinear mixing model is one of the key points in the research of nonlinear spectral demultiplexing in recent years. It overcomes the defect that linear mixed model can not describe the multi-scattering action of ground objects. The spectral mixing process of real objects can be reduced more accurately. However, it is limited to the complexity of the model. Bilinear spectral unmixing is still a challenging task in the absence of accurate end-element prior knowledge. It is a swarm intelligence optimization algorithm with good global search ability. The optimization process does not need complicated mathematical derivation, which provides an effective way to solve the bilinear spectral unmixing problem. Therefore, the FAN bilinear mixed model is taken as an example in this paper. A differential evolutionary algorithm (DEFAN) based on double population mechanism is proposed. An unsupervised bilinear spectral unmixing. DE-FAN algorithm is implemented to find the optimal solution by establishing an alternative evolutionary mechanism between endmember and abundance. At the same time, adaptive reconstruction strategy is introduced to enhance population diversity. Reduce the risk of the algorithm falling into the local optimal solution, and finally realize the end element and abundance estimation at the same time. Through the simulated image and real image unmixing experiment to verify the algorithm. It is proved that the DE-FAN algorithm has higher precision and efficiency than the traditional nonlinear unmixing algorithm.
【作者單位】： 華南師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院;廣東水利電力職業(yè)技術(shù)學(xué)院計(jì)算機(jī)信息工程系;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(編號:61673184,41571349,40901232) 高分辨率對地觀測系統(tǒng)重大專項(xiàng)~~
【分類號】：TP751;TP18
【正文快照】： 引用格式:張銳豪,羅文斐,鐘亮,覃事銀,李倩倩.2017.FAN模型的雙種群差分進(jìn)化光譜解混算法.遙感學(xué)報(bào),21(2):239 252Zhang R H,Luo W F,Zhong L,Qin S Y and Li Q Q.2017.Double-population differential evolution algorithm forbilinear spectral unmixing based on FAN mode

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