基于SVM的遥感图像自动分类研究

遥感图像具有信息大、灰度级大等特点,传统简单组合特征出现特征冗余、维数高等缺陷,造成图像分类精度差。为提高分类的准确性,提出一种多目标优化人工蜂群算法的遥感图像自动分类算法(ABC-SVM)。首先提取遥感图像的颜色、纹理特征,然后采用人工蜂群算法对特征进行选择和优化,最后采用支持向量机对优化特征进行训练,建立遥感图像自动分类模型。仿真结果表明,ABC-SVM克服了传统组合特征算法的缺陷,提高了遥感图像分类准确率,加快分类速度,可以满足遥感图像分类的实时性要求。