發(fā)布時(shí)間：2018-07-31 15:08

【摘要】：提出了一種新的基于布谷鳥算法的智能式遙感分類方法。采用布谷鳥智能優(yōu)化算法,自動(dòng)搜索遙感影像各波段的最優(yōu)閾值分割點(diǎn),并定義各波段最優(yōu)閾值分割點(diǎn)和影像分類目標(biāo)類別的連線為布谷鳥的最佳解,構(gòu)造以If-Then形式表達(dá)的遙感分類規(guī)則。將所提的基于布谷鳥算法的影像分類方法應(yīng)用于ALOS影像分類中,并與蜂群智能遙感分類方法和See5.0決策樹方法進(jìn)行了對(duì)比分析。結(jié)果表明,布谷鳥智能遙感分類的總體精度和Kappa系數(shù)均比蜂群智能遙感分類和See5.0決策樹方法更高,該智能遙感分類方法具有更好的分類效果。
[Abstract]:A new intelligent remote sensing classification method based on cuckoo algorithm is proposed. Using the Cuckoo intelligent optimization algorithm, the optimal threshold segmentation points of each band of remote sensing image are automatically searched, and the optimal threshold segmentation points of each band and the image classification target category are defined as the optimal solution of the cuckoo. The classification rules of remote sensing are constructed in the form of If-Then. The proposed image classification method based on Cuckoo algorithm is applied to the classification of ALOS images and compared with the intelligent remote sensing classification method of bee colony and the See5.0 decision tree method. The results show that the total precision and Kappa coefficient of the intelligent remote sensing classification of cuckoo bird are higher than that of the intelligent remote sensing classification and See5.0 decision tree method of bee colony, and the intelligent remote sensing classification method has better classification effect.
【作者單位】： 江蘇省基礎(chǔ)地理信息中心;南京師范大學(xué)虛擬地理環(huán)境教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;江蘇省測(cè)繪地理信息局;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(41101349) 江蘇省高校自然科學(xué)基礎(chǔ)研究項(xiàng)目(13KJB420003) 江蘇高校優(yōu)勢(shì)學(xué)科建設(shè)工程資助項(xiàng)目(PAPD)
【分類號(hào)】：P237

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本文編號(hào)：2155963