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摘要:
针对高光谱影像波段数目多,易造成维数灾难的问题,结合遗传算法提供的初始启发信息和蚁群算法寻优能力的优势,提出一种基于改进二进制蚁群算法的波段选择方法.该方法通过遗传算法寻优获取几组较优解,经过计算后作为二进制蚁群算法的初始启发式信息,利用二进制蚁群算法的全局搜索获取最优解;另一方面,为充分利用影像的光谱与空间信息,将波段组合的光谱特征与改进二进制蚁群算法选择的纹理特征融合进行分类,可以获得更高的分类精度.实验结果表明,改进二进制蚁群算法与遗传算法、蚁群算法、二进制蚁群算法相比全局搜索能力更强,且该方法分类精度达到95.63%.
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文献信息
篇名 改进蚁群算法及其在高光谱影像分类中的研究
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 高光谱影像分类 改进二进制蚁群算法 波段选择 光谱特征 纹理特征
年,卷(期) 2018,(1) 所属期刊栏目 图形图像处理
研究方向 页码范围 196-203
页数 8页 分类号 TP751.1
字数 6617字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1706-0114
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 万幼川 武汉大学遥感信息工程学院 106 2057 24.0 42.0
2 王明威 武汉大学遥感信息工程学院 4 9 2.0 3.0
3 高雄 6 7 2.0 2.0
4 王偲晗 武汉大学遥感信息工程学院 1 4 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
高光谱影像分类
改进二进制蚁群算法
波段选择
光谱特征
纹理特征
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
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