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基于蚁群算法的光谱分解方法剔除植被干扰信息

夏浩东 薛云 邓会娟 刘凤姣

夏浩东, 薛云, 邓会娟, 等, 2012. 基于蚁群算法的光谱分解方法剔除植被干扰信息. 地质力学学报, 18 (1): 72-78.
引用本文: 夏浩东, 薛云, 邓会娟, 等, 2012. 基于蚁群算法的光谱分解方法剔除植被干扰信息. 地质力学学报, 18 (1): 72-78.
XIA Hao-dong, XUE Yun, DENG Hui-juan, et al., 2012. ELIMINATING THE DISTURBANCE OF VEGETATION INFORMATION BY SPECTRAL MIXTURE ANALYSIS BASED ON ANT COLONY ALGORITHM. Journal of Geomechanics, 18 (1): 72-78.
Citation: XIA Hao-dong, XUE Yun, DENG Hui-juan, et al., 2012. ELIMINATING THE DISTURBANCE OF VEGETATION INFORMATION BY SPECTRAL MIXTURE ANALYSIS BASED ON ANT COLONY ALGORITHM. Journal of Geomechanics, 18 (1): 72-78.

基于蚁群算法的光谱分解方法剔除植被干扰信息

详细信息
    作者简介:

    夏浩东(1968-), 男, 高级工程师, 主要从事地质矿产勘查与实物地质资料管理工作。E-mail:xiahaodong68@163.com

  • 中图分类号: P627

ELIMINATING THE DISTURBANCE OF VEGETATION INFORMATION BY SPECTRAL MIXTURE ANALYSIS BASED ON ANT COLONY ALGORITHM

  • 摘要: 针对遥感图像预处理工作中,光谱分解方法处理速度慢而蚁群算法识别目标速度快的特点,结合蚁群算法和线性光谱混合模型,建立基于蚁群搜索的光谱分解模型,以剔除植被干扰信息。选取青海黄南州吉地地区为研究区,首先确定蚂蚁移动规则,然后建立基于蚁群算法的光谱分解模型,最后根据模型重构不含有植被信息的新的多波段图像,通过残差图分析以及原图与剔除植被后影像对比分析,初步验证了基于蚁群算法的光谱分解方法剔除植被干扰信息的可行性。

     

  • 图  1  预处理后影像(ETM7+ETM 4+ETM 1)

    Figure  1.  The image after pre-processing

    图  2  散点图

    Figure  2.  Scatter diagram

    图  3  剔除植被后影像(band 7+band 4+band 1)

    Figure  3.  The image after eliminating vegetation

    图  4  残差图(最大残差为0.103)

    蓝色:0~0.025;绿色:0.025~0.050;黄色:0.050~0.075;红色:0.075~0.103

    Figure  4.  The residual map

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出版历程
  • 收稿日期:  2011-10-09
  • 刊出日期:  2012-03-28

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