优化粒子群算法在高光谱端元提取中的应用

"这篇论文研究了利用粒子群优化算法（PSO）改进高光谱影像端元提取的方法。针对PSO在处理端元提取时存在的搜索空间破碎、收敛性能低和易陷入局部最优等问题，文章提出了对粒子群的搜索空间进行优化的策略。通过选择高纯净度像元（PPI）作为预选像元，再进行光谱聚类排序，以此构建粒子群的搜索范围。在迭代过程中，动态调整粒子群的系数以适应信息，同时引入体积约束来保持端元的原始形状。实验结果表明，该算法在模拟数据和真实AVIRIS影像上的端元提取表现优秀，显示出较好的提取效果。" 本文深入探讨了高光谱遥感技术中的一个重要问题——端元提取。高光谱遥感技术因其光谱分辨率高，能提供丰富的地物信息，但在处理混合像元时面临挑战。端元提取是高光谱数据分析的关键步骤，它旨在从混合像元中找出构成这些像元的基础纯光谱，即端元。线性混合模型（LMM）是端元提取的常用框架，其中包括多种算法，如纯净像元指数（PPI）、顶点成分分析（VCA）以及最小体积约束的非负矩阵因因素分解算法等。 粒子群优化算法（PSO）是一种基于群体智能的全局优化方法，但当用于端元提取时，由于高光谱影像中端元像元的稀疏性和分散性，导致PSO的搜索效率和全局最优解的获取能力下降。为解决这一问题，该研究创新性地提出了粒子群搜索空间优化策略。首先，通过计算像素纯净度指数（PPI）选取具有较高纯净度的像元作为预选集合，接着对这些预选像元进行光谱聚类排序，以这个排序后的集合作为粒子群的初始搜索空间，从而避免了搜索空间的破碎。 在迭代过程中，算法不仅考虑了粒子群的全局和局部信息，动态调整每个粒子的速度和位置系数，以适应不断变化的搜索环境，还引入了体积约束条件，确保在寻找端元时保持其原有的光谱形状，避免端元失真。这种结合信息自适应调整和体积约束的策略提高了PSO在端元提取中的性能。 实验证明，通过模拟数据和实际的AVIRIS（Airborne Visible/Infrared Imaging Spectrometer）影像，该优化后的粒子群算法在端元提取的准确性、稳定性和完整性方面都有显著提升，展现出优越的性能。这种方法为高光谱影像分析提供了新的思路，有助于推动高光谱遥感技术在环境监测、资源调查和灾害评估等领域的应用。