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J-GLOBAL ID：201702244421567689   整理番号：17A0698522

離散蛍アルゴリズム(EE DFA)に基づくハイパースペクトル画像からのエンドメンバー抽出【Powered by NICT】

Endmember extraction from hyperspectral image based on discrete firefly algorithm (EE-DFA)

著者 (6件)： Zhang Chengye (Institute of Remote Sensing and Geographic Information System, School of Earth and Space Sciences, Peking University, Beijing 100871, China) ,  Qin Qiming (Institute of Remote Sensing and Geographic Information System, School of Earth and Space Sciences, Peking University, Beijing 100871, China) ,  Zhang Tianyuan (Institute of Remote Sensing and Geographic Information System, School of Earth and Space Sciences, Peking University, Beijing 100871, China) ,  Sun Yuanheng (Institute of Remote Sensing and Geographic Information System, School of Earth and Space Sciences, Peking University, Beijing 100871, China) ,  Chen Chao (Marine Science and Technology College, Zhejiang Ocean University, Zhoushan, Zhejiang 316022, China) ,  Chen Chao (Marine Acoustics and Remote Sensing Laboratory, Zhejiang Ocean University, Zhoushan, Zhejiang 316022, China)
資料名： ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing)  (ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing))
巻： 126  ページ： 108-119  発行年： 2017年 
JST資料番号： H0048A  ISSN： 0924-2716  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,離散蛍アルゴリズム(EE DFA)に基づくハイパースペクトル画像からのエンドメンバーを抽出する新しい方法を提案した。エンドメンバーは多くのスペクトル非混合アルゴリズムの入力である。それ故,本論文では,ハイパースペクトル画像からのエンドメンバー抽出が最良のスペクトル非混合の結果,離散蛍アルゴリズムにより解くことができるを得るために組合せ最適化問題として考えられている。二シリーズの実験を異なるSNRとAVIRIS赤銅鉱データセットを用いて合成ハイパースペクトルデータセット上で行った。実験結果は,四種類の一般的な方法で抽出された端成分と比較した:連続最大角度凸円錐(SMACC),N-FINDR,頂点成分分析(VCA),および最小値制約付き非負行列因数分解(MVC NMF)。より,提案した方法のパラメータの影響は,合成ハイパースペクトルデータセットとAVIRIS赤銅鉱データセットの両方で試験し,推奨されているパラメータ設定を提案した。本研究の結果は,提案したEE DFA法は既存の一般的な方法よりも優れた性能を示すことを実証した。さらに,EE DFAは異なるSNR条件下でロバストである。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 組合せ最適化問題 ,  凸形 ,  *アルゴリズム ,  ロバスト性 ,  銅鉱 ,  円錐 ,  リモートセンシング ,  *スペクトル ,  非負行列因子分解 ,  成分分析 ,  端成分 ,  AVIRIS【分光計】
準シソーラス用語： *ハイパースペクトル画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 端成分抽出 ,  離散蛍アルゴリズム(DFA) ,  ハイパースペクトル画像 ,  リモートセンシング

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  写真測量,空中写真  (RC02040D)

タイトルに関連する用語 (4件)： アルゴリズム ,  DFA ,  ハイパースペクトル画像 ,  メンバー