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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利一种基于进化多模态的高光谱端元提取方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119360211B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411510123.X，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于进化多模态的高光谱端元提取方法是由程凡;刘冬阳;王啟军;邱剑锋设计研发完成，并于2024-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于进化多模态的高光谱端元提取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于进化多模态的高光谱端元提取方法，包括：1、获取高光谱遥感图像数据并构建种群个体；2、使用种群分组进化机制，对得到的高光谱遥感图像种群进行分组，并分别进化，产生更高质量的种群；3、对高质量种群进行前沿修复和多代进化，获得一组非支配的Pareto解集，以获得一组高光谱端元提取的结果。本发明能从多角度衡量端元的质量，提高端元精度的同时得到在决策空间更多样的优秀端元组合，从而能改善端元提取效果。

本发明授权一种基于进化多模态的高光谱端元提取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于进化多模态的高光谱端元提取方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，获取维度为L×N的高光谱遥感图像矩阵R，其中，L表示高光谱遥感图像的波段数，N表示高光谱遥感图像的像素数；令X表示高光谱遥感图像矩阵R中像素向量，且，表示第i个像素，若，则表示第i个像素为端元；若，则表示第i个像素为混合像素； S2，利用式1‑式3构建多目标优化函数：                   1                2              3式1‑式3中，为第一优化目标函数，为第二优化目标函数，、、、为高光谱遥感图像矩阵R中降维后的个端元值；表示高光谱遥感图像矩阵R的端元数；为第i个像素的重构值； S3，定义当前迭代次数为t，并初始化t=1；定义最大迭代次数为tmax； 由N个像素中端元和混合像素的分布情况构成一个个体，从而随机初始化NP个个体并构成第t代种群； S4，根据式2和式3，计算第t代种群中每个个体的非支配等级，将第t代种群中非支配等级为“1”的A个非支配个体划分为第t代非支配子种群，其中，表示第t代非支配子种群的第a个个体，第t代种群中其余B个个体划分为第t代被支配子种群，其中，表示第t代被支配子种群的第b个个体，； S5，采用基于小生境的局部搜索策略对进行处理，得到第a个子代个体，从而得到第t代非支配子代种群；再通过快速非支配排序方法和拥挤距离计算的选择操作从和中选择出较好的A个个体组成第t+1代非支配子种群； S6，从中随机选择第i个个体作为当前第b个个体的引导向量，并采用基于SAD引导的全局搜索策略对和进行处理，得到第b个子代个体，从而得到第t代被支配子代种群；再通过快速非支配排序方法和拥挤距离计算的选择操作从和中选择出较好的B个个体组成第t+1代被支配子种群； S7，将与合并为第t+1代合并种群，并对进行前沿修补处理，得到第t+1代补体集合；其中，表示第t+1代第z个补体； S8，将与合并为第t+1代修补种群，并通过快速非支配排序方法和端元距离计算的选择操作从中选择出较好的NP个个体组成第t+1代种群； S9，将t+1赋值给t后，返回步骤S4执行，直到ttmax为止，从而得到进化后的高质量种群，从中选择非支配等级为“1”所对应的个体作为光谱遥感图像最优端元提取结果。

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