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基于DE-GEP的高光谱遥感图像分类

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高光谱遥感数据具有波段数目多、数据量庞大等特点.针对传统方法应用于高光谱图像分类中存在波段选择时计算量大、运行时间长,以及图像分类精度不高等问题,首先利用差分演化算法进行波段选择,有效地降低了信息的冗余和数据的维度,然后对波段选择后的结果成图,并对要识别地物的典型区域进行取样,最后采用基因表达式编程算法构建分类器进行图像分类.在波段选择中,与完全搜索的结果相比,差分演化算法可以在很快的时间里取得了较好的搜索结果,基因表达式编程在遥感图像分类中,分类结果优于传统的KNN算法.

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来源
《2012年江苏省人工智能学术会议》|2012年|103-106111|共5页
会议地点连云港
作者
LI Chong; 李宠; GU Qiong; 谷琼; CAI Zhi-hua; 蔡之华;
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作者单位

江苏省计算机学会;

江苏省微型电脑应用协会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类图像处理方法;
关键词
高光谱遥感图像; 分类法; 基因表达式编程技术; 差分演化算法;

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