基于克隆选择的多光谱遥感影像分类算法

• 作者: 张良培 李平湘 钟燕飞 龚健雅
• 来源期刊: 中国图象图形学报
• 学科: 工学
• 关键词: 人工免疫系统 克隆选择 分类 模式识别 免疫算法
• 年，卷（期）: 2005,（1）
• 所属期刊栏目: 学术论文与技术报告
• 页码范围: 18-24
• 页数: 8页
• 分类号: TP751
• 字数: 5947字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-8961.2005.01.003

摘要

为了对多光谱遥感影像进行更精确的分类,提出了一种基于克隆选择(clonal selection)的多光谱遥感影像分类算法.该方法首先应用基于人工免疫系统的克隆选择算法对样本进行自学习来得到全局最优的聚类中心,然后利用学习得到的聚类中心对整幅影像进行分类.由于克隆选择算法具有生物免疫系统自组织、自学习、自识别、自记忆的能力,不仅使得基于克隆选择的多光谱遥感影像分类算法具有非线性的分类能力,而且能够快速准确地得到全局最优解,从而克服了传统分类方法约束条件多、容易陷入局部最优的缺点.实验结果证明,基于克隆选择的多光谱遥感影像分类算法在分类精度上优于传统的分类方法,其总精度和Kappa系数分别达到了93.63%和0.915,因而具有实用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张良培	武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室	127	2239	28.0	40.0
2	李平湘	武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室	105	1890	24.0	38.0
3	龚健雅	武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室	216	6282	41.0	70.0
4	钟燕飞	武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室	27	262	10.0	15.0