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申请/专利权人：深圳市规划和自然资源数据管理中心(深圳市空间地理信息中心);中国农业大学

摘要：本发明涉及高光谱遥感应用领域，公开了一种多模态多目标高光谱影像端元束自动提取方法，一种多模态多目标高光谱影像端元束自动提取方法包括：步骤1，对高光谱数据进行编码；步骤2，进行环境配置；步骤3，评估初始化粒子位置P的适应度值；步骤4，对邻域最优存档NBA进行更新；步骤5，对粒子位置P进行更新；步骤6，评估更新的粒子位置P的适应度值；步骤7，对个体最优存档PBA进行更新；步骤8，判断是否更新成功；步骤9，判断程序是否达到最大迭代次数Max_Gen；步骤10，输出邻域最优存档NBA的结果，即为候选端元束，本申请能够兼顾端元束的每类光谱的变化、提取精度和效率，获得更多的有效端元束。

主权项：1.一种多模态多目标高光谱影像端元束自动提取方法，其特征在于，包括：步骤1，输入高光谱数据，并按照所述高光谱数据的规格进行行列编码；步骤2，进行环境配置，所述环境配置包括设定相关参数、设定目标函数和相关初始化，所述相关参数包括粒子种群大小M、最大迭代次数Max_Gen、迭代提前终止指数Gen_Percent、粒子权重更新参数CE、端元数量E_Num；所述相关初始化包括个体最优存档PBA初始化、邻域最优存档NBA初始化、规格范围内随机整数粒子位置P初始化，将行列编码的粒子构建随机的个体最优存档PBA初始化和邻域最优存档NBA初始化；步骤3，采用两个目标函数评估初始化粒子位置P的适应度值；步骤4，通过环形拓扑更新规则，对邻域最优存档NBA进行更新；步骤5，对粒子位置P进行位置更新；所述步骤5还包括：步骤5.1，计算邻域最优存档NBA每一行的距离信息S_NBA，并按照距离信息S_NBA值从大到小对邻域最优存档NBA重新排序；步骤5.2，选择邻域最优存档NBA及个体最优存档PBA对应排序的第一行作为邻域最优nbest和个体最优pbest，利用邻域最优nbest和个体最优pbest进行粒子位置P更新；所述步骤5中，进行位置更新采用的更新方式为： 式中，表示当前迭代中的第j个个体最优pbest，再通过个体最优pbest和邻域最优nbest计算第j个粒子的位置更新Pj及粒子的位置更新xj，第j个粒子的位置更新Pj及粒子的位置更新xj的具体计算公式为：Pj＝φ·pbestj+1-φnbest 式中，φ和u为0,1上的均值分布数值；步骤6，采用两个目标函数评估更新的粒子位置P的适应度值；步骤7，对个体最优存档PBA进行更新；步骤8，判断邻域最优存档NBA和个体最优存档PBA是否更新成功，更新成功执行步骤9，更新截止执行步骤10；步骤9，判断邻域最优存档NBA和个体最优存档PBA是否达到最大迭代次数Max_Gen，若是则执行步骤10，若否则执行步骤4；步骤10，输出邻域最优存档NBA的结果，即为候选端元束。

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