Evolutionary approaches for endmember extraction in hyperspectral unmixing using genetic algorithms

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dc.contributor.advisor1Laureano, Gustavo Teodoro
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4418446095942420eng
dc.contributor.referee1Laureano, Gustavo Teodoro
dc.contributor.referee2Coelho, Clarimar Jose
dc.contributor.referee3Soares, Anderson da Silva
dc.creatorSoares, Douglas Winston Ribeiro
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/9740011792985172eng
dc.date.accessioned2019-09-10T12:19:24Z
dc.date.issued2019-08-05
dc.description.abstractEndmember Extraction is a critical step in hyperspectral unmixing and classification providing the basis for applications such as identification of minerals, vegetation analysis, geographical survey, disaster management and target identification in military applications. The endemember extraction determines the basic constituent materials contained in the hyperspectral image while providing the requirements to the abundance inversion process, used to obtain the percentage of several endmembers in each pixel. Nevertheless, low spatial resolution and computing time are the two major difficulties, the first due to the spatial interactions of different fractions of mixed endmembers and the second due to strict and extensive search utilized in state-of-the-art methods. Three evolutionary endmember extractors are proposed, so-called GAEE, GAEEIVFm and GAEEII. The first is based on solving a linear endmember extraction problem as an evolutionary optimization task, maximizing the simplex volume in the endmember search space, GAEE-IVFm represents a variation with of the GAEE with an In Vitro Fertilization module, and the GAEEII is a multi-epochs genetic algorithm with enhancements to the naive genetic algorithm endmember extractor (GAEE). To demonstrate the superiority of the proposed methods, extensive experiments are conducted on several well-known real and synthetic hyperspectral images, as well as a possible relationship between the spectral angle distance (SAD) and the volume of the simplex. The results confirm that the proposed methods considerably improved, up to three times increase in accuracy and scalable computing time compared to the state-of-the-art techniques in the literature including recent developments.eng
dc.description.provenanceSubmitted by Liliane Ferreira (ljuvencia30@gmail.com) on 2019-09-09T13:23:13Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Douglas Winston Ribeiro Soares - 2019.pdf: 7718674 bytes, checksum: 40384865c11e202fb6e1fd66ba822b19 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5)eng
dc.description.provenanceApproved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2019-09-10T12:19:24Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Douglas Winston Ribeiro Soares - 2019.pdf: 7718674 bytes, checksum: 40384865c11e202fb6e1fd66ba822b19 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5)eng
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2019-09-10T12:19:24Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Douglas Winston Ribeiro Soares - 2019.pdf: 7718674 bytes, checksum: 40384865c11e202fb6e1fd66ba822b19 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2019-08-05eng
dc.description.resumoExtração de Endmembers é uma etapa crítica no processo de desmistura e classificação de imagens hiperespectrais, fornecendo a base para aplicações como identificação de minerais, análise de vegetação, levantamento geográfico, gerenciamento de desastres e identificação de objetos alvos em aplicações militares. A extração de endmembers é um procedimento que possibilita determinar os materiais constituintes básicos contidos no pixel de uma imagem hiperespectral, fornecendo os requisitos para o processo de inversão de abundância usado para obter a porcentagem de ocorrência de cada endmember em cada pixel. No entanto, a baixa resolução espacial e o tempo de computação são as maiores dificuldades, a primeira devido às interações espaciais de diferentes frações de endmembers e a segunda devido à busca extensiva utilizada em métodos tradicionais. São propostos três extratores de endmembers evolutivos, denominados GAEE, GAEE-IVFm e GAEEII. O primeiro é baseado na solução de um problema de extração de endmembers linear que se trata de uma tarefa de otimização evolutiva de maximizar o volume de um simplex, GAEE-IVFm representa uma variação do GAEE com um módulo de Fertilização In Vitro e GAEEII aplica um algoritmo genético multi épocas com algumas melhorias feitas no GAEE. Para demonstrar a superioridade dos métodos propostos, experimentos extensivos são conduzidos em várias imagens hiperespectrais reais e sintéticas bem conhecidas, assim como uma possível relação com a distância do ângulo espectral (SAD) e o volume do simplex gerado pelo conjunto de endmembers. Os resultados confirmam que os métodos propostos melhoram consideravelmente, em até três vezes, a precisão em um tempo computacional escalável quando comparado com as técnicas de ponta da literatura, incluindo desenvolvimentos recentes.eng
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESeng
dc.formatapplication/pdf*
dc.identifier.citationSOARES, Douglas Winston Ribeiro. Evolutionary approaches for endmember extraction in hyperspectral unmixing using genetic algorithms. 2019. 66 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Goiás, Goiânia, 2019.eng
dc.identifier.urihttp://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tede/9999
dc.languageporeng
dc.publisherUniversidade Federal de Goiáseng
dc.publisher.countryBrasileng
dc.publisher.departmentInstituto de Informática - INF (RG)eng
dc.publisher.initialsUFGeng
dc.publisher.programPrograma de Pós-graduação em Ciência da Computação (INF)eng
dc.rightsAcesso Aberto
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectDesmistura hiperespectralpor
dc.subjectExtração de endmemberpor
dc.subjectAlgoritmo genéticopor
dc.subjectComputação evolucionáriapor
dc.subjectHyperspectral unmixingeng
dc.subjectEndmember extractioneng
dc.subjectGenetic algorithmeng
dc.subjectEvolutionary computingeng
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOeng
dc.titleEvolutionary approaches for endmember extraction in hyperspectral unmixing using genetic algorithmseng
dc.typeDissertaçãoeng

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