基于DE-GEP的高光谱遥感图像分类

• 作者: 李宠 蔡之华 谷琼
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 遥感图像 演化算法 波段选择 分类
• 年，卷（期）: 2012,（11）
• 页码范围: 103-106,111
• 分类号: TP751.1
• 语种: 中文

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡之华	中国地质大学计算机学院	78	1452	22.0	35.0
2	谷琼	湖北文理学院数学与计算机科学学院	51	250	9.0	13.0