基于蚁群算法的多光谱遥感图像分类

• 作者: 胡河山 覃亚丽
• 来源期刊: 杭州电子科技大学学报（自然科学版）
• 关键词: 多光谱遥感图像 分类 光谱特征 形状特征 蚁群算法 支持向量机分类器
• 年，卷（期）: 2012,（4）
• 页码范围: 88-91
• 分类号: TP753
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-9146.2012.04-023

摘要

该文应用蚊群算法和支持向量机实现多光谱遥感图像分类.首先提取出多光谱遥感图像的光谱特征、纹理特征和形状特征,然后利用蚁群优化算法从提取出的多维特征空间中选择最优的特征子集向量,最后将特征子集作为支持向量机分类器的输入量实现分类.实验结果显示,较传统的K均值方法文章给出的方法能够提高遥感图像的分类精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	覃亚丽	浙江工业大学信息工程学院光纤通信与信息工程研究所	55	160	6.0	10.0
2	胡河山	浙江工业大学信息工程学院光纤通信与信息工程研究所	1	5	1.0	1.0