در غیاب داده های افمریز ماهواره و مدل سنجنده، تبدیلات غیرپارامتریک نظیر مدل توابع کسری از مهم ترین و پرکاربردترین انواع مدل های ریاضی در جوامع فتوگرامتری و سنجش از دور به شمار می آیند. وابستگی این مدل ها به تعداد زیادی نقاط کنترل زمینی، مشکلات عددی موجود در حل آنها و مشکل انتخاب ترم های سازندة ساختار تابع کسری را می توان از ضعف های عمدة این روش برشمرد. ازآنجاکه ضرایب در توابع غیرپارامتریک دارای تفسیر و معنای فیزیکی مشخصی نیستند، در روش های معمول کلیة ترم ها وارد فرایند محاسباتی می شوند و خطای وابستگی میان ترم ها ایجاد می کنند. در پژوهش حاضر، الگوریتم کلونی مورچه ها برای بهینه سازی توابع کسری مناسب سازی شد و از الگوریتم ویژه سازی شده به منظور یافتن ترکیب بهینة ترم ها در ساختار توابع کسری استفاده گردید. الگوریتم مذکور، روی سه تصویر در سطوح تصحیح هندسی مختلف با ترکیب های گوناگونی از نقاط کنترل و نقاط چک مستقل در سه سیستم مختصات زمینی UTM، CT و ژئودتیک و بدون نرمال کردن مختصات های زمینی و تصویری آزمون شد. نتایج آزمون های تجربی نشان دادند که الگوریتم ویژه سازی شدة کلونی مورچه ها در پژوهش حاضر از نظر تعداد ترم ها و دقت موقعیت مکانی قابلیت بالایی دارد. نتایج نشان دادند که استفاده از سیستم مختصات CT برای فضای زمین، نتایج بهتری را از نظر دقت و نحوة همگرایی الگوریتم به توابع کسری بهینه به دست می دهد. نتایج برای تصاویر مختلف و حتی تصاویر خام با استفاده از چهار نقطة کنترل، دقت زیرپیکسل را نشان داد.
