深度学习自编码结合混合蛙跳算法提取农田高光谱影像端元.pdf

深度学习自编码结合混合蛙跳算法提取农田高光谱影像端元 深度学习自编码结合混合蛙跳算法提取农田高光谱影像端元是利用深度学习的栈式自编码模型对高光谱影像进行光谱特征提取，优选出备选端元集合，然后将影像端元提取问题转化为组合优化问题，设计了待优化的目标函数，通过混合蛙跳算法对目标函数进行优化从而实现对最佳端元组合的搜索。 knowledge point 1: 深度学习自编码模型 深度学习自编码模型是一种基于神经网络的特征学习算法，通过学习高光谱影像的光谱特征，可以实现端元提取。自编码模型的优点是可以自动学习特征，不需要人工设计特征，这使得它在高光谱影像处理领域具有广泛的应用前景。 knowledge point 2: 混合蛙跳算法 混合蛙跳算法是一种基于metaheuristic的优化算法，通过模拟蛙跳的过程来搜索最优解。该算法的优点是可以避免陷入局部最优解，具有良好的全局搜索能力。 knowledge point 3: 端元提取 端元提取是高光谱影像处理的关键步骤之一，通过提取高光谱影像中的端元，可以实现对高光谱影像的去混叠和降维处理。端元提取的目的是找到高光谱影像中的纯像元，对于高光谱影像分析和应用具有重要意义。 knowledge point 4: 高光谱影像处理 高光谱影像处理是将高光谱影像转换为有用的信息的过程，包括端元提取、端元丰度估算、图像分类等步骤。高光谱影像处理的目的就是为了从高光谱影像中提取有用的信息，以满足不同应用领域的需求。 knowledge point 5: 农田高光谱遥感监测 农田高光谱遥感监测是将高光谱遥感技术应用于农田监测的领域，旨在通过高光谱遥感技术对农田的生长情况进行监测和分析。该技术可以实现对农田的实时监测和分析，为农田管理和决策提供依据。 knowledge point 6: 栈式自编码模型 栈式自编码模型是一种基于深度学习的特征学习算法，通过学习高光谱影像的光谱特征，可以实现端元提取。栈式自编码模型的优点是可以自动学习特征，具有良好的泛化能力。 knowledge point 7: 混合像元分解 混合像元分解是高光谱影像处理的关键步骤之一，通过分解高光谱影像中的混合像元，可以实现对高光谱影像的去混叠和降维处理。混合像元分解的目的是找到高光谱影像中的纯像元，对于高光谱影像分析和应用具有重要意义。 knowledge point 8: 图像处理 图像处理是将图像转换为有用的信息的过程，包括图像滤波、图像去噪、图像分割等步骤。图像处理的目的就是为了从图像中提取有用的信息，以满足不同应用领域的需求。 knowledge point 9: 深度学习在高光谱影像处理中的应用 深度学习在高光谱影像处理中的应用是最近几年来的热门研究方向，旨在通过深度学习算法来实现高光谱影像处理的自动化和智能化。深度学习在高光谱影像处理中的应用具有广泛的前景和可能性。