基于蚁群优化分类规则挖掘的遥感图像分类研究

戴芹; 刘建波

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蚁群优化算法作为群智能理论的主要算法之一,已经成功应用在众多研究领域的优化问题上,但是在遥感数据处理领域还是一个新的研究课题.蚁群优化具有自组织、合作、通信等智能化优点,对数据无需统计分布参数的先验知识,因此在遥感数据处理领域具有很大的潜在优势.介绍了将蚁群优化分类规则挖掘算法应用到遥感图像分类研究领域的理论与算法流程.并采用北京地区的CBERS遥感数据作为实验数据,通过蚁群优化算法构造分类规则,对选择的遥感数据进行了分类实验,并和最大似然分类方法进行对比,实验结果表明,蚁群优化分类规则挖掘算法为遥感图像的分类提供了一种新方法.

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来源
《计算机工程与应用》 |2008年第15期|12-1421|共4页
作者
戴芹; 刘建波;
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作者单位

中国科学院;

中国遥感卫星地面站重点实验室;

北京;

100086;

中国科学院;

中国遥感卫星地面站重点实验室;

北京;

100086;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
蚁群优化算法; 分类规则挖掘; 遥感图像分类;

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