基于蚁群算法的多光谱遥感图像分类

摘要：

　　该文应用蚁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。

关键词： 多光谱遥感图像 分类技术 蚁群算法 特征提取 支持向量机

作者: HU He-shan 胡河山 QIN Ya-li 覃亚丽

作者单位: Institute of Fiber Communication and Information Engineering,College of Information Engineering,Zhej 浙江工业大学信息工程学院光纤通信与信息工程研究所,浙江杭州310023

会议类型: 国内会议

会议名称: 浙江省信号处理学会2012学术年会

会议地点: 杭州

会议语种:中文

页码: 88-91

在线出版日期: 2012-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）