蜂群智能算法的遥感影像分类方法

被引:28
作者
曹敏 [1 ]
史照良 [2 ,3 ]
阳建逸 [1 ]
机构
[1] 南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室
[2] 国土环境与灾害监测国家测绘地理信息局重点实验室
[3] 江苏省地理信息技术重点实验室
关键词
人工蜂群算法; 仿生智能计算; 遥感影像; 分类;
D O I
暂无
中图分类号
P237 [测绘遥感技术];
学科分类号
070404 [天体测量学];
摘要
结合仿生智能计算方法,提出一种基于人工蜂群算法的智能式遥感分类方法。采用模仿蜜蜂采蜜行为的蜂群智能优化算法,自动搜索遥感影像各波段的最优分割点,定义各波段最优分割点和地物类别节点的连线为蜂群搜索路径,构造以IF-THEN形式表达的遥感分类规则。该智能式遥感分类方法不需使用数学公式,能更清晰地表达地物分类中的复杂关系。将该方法应用于长江口北岸ALOS影像分类中,取得了较好的分类结果,并与See5.0决策树方法进行了对比分析。研究表明,蜂群智能遥感分类的总体精度和Kappa系数均比See5.0决策树方法更高,该智能遥感分类方法具有更好的分类效果。
引用
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