【摘 要】
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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
【机 构】
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南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室,国土环境与灾害监测国家测绘地理信息局重点实验室,江苏省地理信息技术重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(41101349);江苏省测绘科研资助项目(JSCHKY201304);国土环境与灾害监测国家测绘地理信息局重点实验室开放基金(LEDM2012B07);江苏省高校自然科学研究项目(13KJB420003);江苏高校优势学科建设工程
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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。
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