基于蚁群智能的遥感影像分类新方法

编号 zgly0001591108

文献类型 期刊论文

文献题名 基于蚁群智能的遥感影像分类新方法

作者 刘小平  黎夏  何晋强  艾彬  彭晓鹃 

作者单位 中山大学地理科学与规划学院  中山大学地理科学与规划学院广东广州510275  广东广州510275 

母体文献 遥感学报 

年卷期 2008年02期

年份 2008 

分类号 TP751.1 

关键词 蚁群算法  遥感影像  分类  人工智能 

文摘内容 智能式遥感分类是遥感研究的新热点。提出了一种基于蚁群智能规则挖掘(ant-miner)的遥感影像分类新方法。遥感数据各波段之间存在较强的相关性,这种相关性往往会导致分类产生误差。而ant-miner算法中的信息素是基于规则整体性能的,信息素的动态更新能有效地处理相关性较强的数据,所提供的正反馈信息能纠正启发式函数缺陷所造成的错误。因此,蚁群智能算法应用于遥感分类具有一定的优势。将该方法用于广州市地区的遥感影像,取得了较好的分类结果。并与See5.0决策树方法及最大似然方法(MLH)进行了对比研究,实验结果表明,蚁群智能算法分类精度比后两者的分类精度更高。