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龍圖騰網獲悉安徽大學申請的專利基于全局到局部的進化算法的高光譜端元提取方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115994867B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211465044.2，技術領域涉及：G06V20/10；該發明授權基于全局到局部的進化算法的高光譜端元提取方法是由程凡;陳乃坤;王啟軍設計研發完成，并于2022-11-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于全局到局部的進化算法的高光譜端元提取方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于全局到局部的進化算法的高光譜端元提取方法，包括：1、導入高光譜遙感圖像數據并構建種群的個體；2、對得到的高光譜遙感圖像種群進行全局進化操作和多代進化獲得一個高質量種群；3、對高質量種群進行局部進化和多代進化獲得一組非支配的Pareto解集，獲得一組高光譜端元提取的結果。本發明能從多個角度衡量端元的質量，探索整個圖像，解決了端元重復問題，進一步提高了端元的精度，從而能達到更加完美的端元提取效果。

本發明授權基于全局到局部的進化算法的高光譜端元提取方法在權利要求書中公布了：1.一種基于全局到局部的進化算法的高光譜端元提取方法，其特征在于，包括如下步驟： S1：獲取維度為L×N的高光譜遙感圖像矩陣R，其中，L表示高光譜遙感圖像的波段數，N表示高光譜遙感圖像的像素數；令X表示高光譜遙感圖像矩陣R中像素向量，且X＝{x1,x2,...,xi,...,xN}，xi表示第i個像素，若xi＝1，則表示第i個像素為端元；若xi＝0，則表示第i個像素為混合像素；令P表示高光譜遙感圖像矩陣R的端元數； S2：利用式1-式3構建多目標優化函數minFX： minFX＝f1X,f2X1 式1-式3中，f1X為第一優化目標函數，f2X為第二優化目標函數，q1、q2、...、qP為高光譜遙感圖像矩陣R中降維后的P個端元值；ri為高光譜遙感圖像矩陣R中第i個像素，為第i個像素的重構值； S3：定義當前迭代次數為t，并初始化t＝1；最大的迭代次數為maxiter； 由N個像素中端元和混合像素的分布情況構成一個個體，從而隨機初始化NP個個體并構成第t代種群其中，表示第t代種群Qt的第j個個體； S4：第t代種群Qt的全局進化； S4.1：通過兩次二元競標賽的方法從第t代種群Qt中分別第j次選出兩個父代個體，并通過所述多目標優化函數minFX分別計算第j次選出的父代個體的適應度值，將適應度值較低的父代個體記為另一個父代個體為 S4.2：在[0,1]之間的產生第t代的第j個隨機數randt,j； 如果randt,j0.5，則對父代個體進行非對稱變異操作，得到一個子代個體否則，對父代個體進行基于SAD的修補操作，得到一個子代個體 S4.3：按照S4.1-S4.2的過程執行NP次，從而產生第t代的NP個子代個體構成第t代的子代種群 S4.4：通過快速非支配排序方法和擁擠距離計算的選擇操作，從Ot和Qt中選擇出較好的NP個個體組成第t+1代種群Qt+1； S4.5：將t+1賦值給t后，返回步驟S4執行，直到t＝45maxiter為止，從而得到全局進化后的高質量種群； S5：種群局部進化： S5.1：通過兩次二元競標賽的方法從第t代種群Qt中分別第j次選出兩個父代個體，并通過所述多目標優化函數minFX分別計算第j次選出的父代個體的適應度值，將適應度值較低的父代個體記為另一個父代個體為 S5.2：對父代個體進行局部擾動操作，得到一個子代個體 S5.3：按照S5.1-S5.2的過程執行NP次，從而產生第t代的NP個子代個體構成第t代的子代種群 S5.4：通過快速非支配排序方法和擁擠距離計算的選擇操作，從Ot和Qt中選擇出較好的NP個個體組成第t+1代種群Qt+1； S5.5：將t+1賦值給t后，返回步驟S5執行，直到t＝maxiter為止，從而得到局部進化后的最終種群Qmaxiter； S5.6：根據多目標優化函數minFX，計算最終種群Qmaxiter的適應度值，并從最終種群Qmaxiter中選擇非支配等級最小的Pareto解集所對應的個體，作為光譜遙感圖像矩陣R的端元和混合像素的最優分布，從而得到光譜遙感圖像矩陣R中的端元所在位置。

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