克隆选择算法在遥感影像分类中的应用

被引：1

作者：

张灵 ^{[1
]}

陈晓宏 ^{[1
]}

翁毅 ^{[2
]}

王兆礼 ^{[3
]}

机构：

[1] 中山大学水资源与环境研究中心

[2] 中山大学地理科学与规划学院

[3] 华南理工大学土木工程系

来源：

中山大学学报(自然科学版) | 2008年 / 03期

基金：

广东省自然科学基金;

关键词：

遥感; 图像识别; 人工智能; 克隆选择;

D O I：

暂无

中图分类号：

P283.8 [遥感制图];

学科分类号：

摘要：

针对遥感影像分类中的局部极值、鲁棒性等问题,提出基于克隆选择算法的遥感影像监督分类方法。所提方法将遥感影像各波段亮度值定义为抗原的属性,通过计算遥感像元与抗体的亲和力识别其类别,并采用实数制方式对抗体进行变异,在保证亲和力上升的同时,也保证了系统的多样性。该算法应用于广州市遥感影像数据分类的实验结果显示:在抗体的进化过程中,抗体的亲和力和识别能力不断提高,最终的分类精度达到92.9%。与最大似然法相比,克隆选择算法的分类精度更高。

引用

页码：128 / 132

页数：5

共 11 条

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