基于蚁群算法的遥感影像分类研究

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1、摘要中文摘要遥感影像分类是从遥感数据中获取信息的重要手段，如何改善分类精度是遥感研究的重要内容。研究新的算法和集成多源数据是提高遥感分类精度的主要途径，蚁群算法应用于遥感影像分类是目前初步发展起来的基于群集智能的一种分类新技术，研究蚁群智能算法对于多源空间数据的适用性，探究蚁群算法的性能和优势具有广泛的理论和现实意义。本文以福州市城郊结合部的一小块区域为研究对象，在研习前人有关遥感分类、蚁群算法和数据挖掘等方面研究的基础上，扩建了多源空间数据库，将蚁群智能算法用于基于不同特征的遥感分类，并在同特征支持下对比研究了最大似然法、C4

2、．5算法、粗糙集理论用于遥感分类的精度。结果表明，蚁群算法支持下多特征遥感影像分类的精度要高于单纯基于光谱特征的遥感分类的精度，同特征支持下蚁群算法用于遥感分类的精度要高于后三种算法用于遥感分类的精度，说明蚁群算法适用于多特征遥感分类，而且是改善分类精度的有效方法。此外，还作为蚁群算法在遥感应用中的范例，研究了福州市4个时相9年间的土地利用／覆盖变化情况，结果表明9年间福州市的土地利用状况发生了较大变化，文中分析了转变原因并对地区可持续发展提出了建议。关键词：遥感分类，蚁群算法，多源数据，土地利用AbstractTheclass

3、ificationofremotelysensedimagesisallimportantmeanofobtaininginformation．Howtoimprovetheaccuracyofclassificationisanimportantcontentofremotesensingresearch．Addmgfeaturesandresearchingnewclassificationmethodsarethewaystoimpmveaccuracyofclassification．Antcolonyalgorithm

4、appliedinremotesensingimageclassificationisanewclassificationtechnologybasedonpreliminarySWarmintelligence．Studyingtheapplicabilityofantcolonyalgorithmbasedonmorefeature,sandexploringtheadvantagesandperformanceofantcolonyalgorithmareprovidedwithveryimportantsignifica

5、nce．ThispapertakesacasestudyonthelanduseclassificationoftheoutskirtsofFuzhoustudyareainFujianprovince．Webuildthemulti-sourcedativewhichcontainsspectral，topographyandtexturalcharacters．Classificationrulesbaseddifferentcharactersarediscoveredfromthesamplesthroughantcol

6、onyalgorithm．Classificationexperimentsareperformedbasedontheserules．Thetraditionalmaximumlikelihoodmethod，C4．5algorithmandroughsetsclassificationsarealsoperformedtochecktheaccuracies．TheresultshavesuggestedthattheaccuracyofclassificationbasedOilmorecharactersishigher

7、thanbasedonlesscharactersthroughantcolonyalgorithm．Andtheaccuracyofclassificationbasedontheantcolonyalgorithmishigherthanothermethods．Inaddition，thelandusechangesinFuzhouduringthelast9yearsisstudiedby户usingremotesensingtechnologybasedonantcolonyalgorithm．Theresultsha

8、vesuggestedthatthelandusechangeddramaticallyduringthelast9years．Wehaveanalyzedthecausesofchangesandproposedsomesuggestionstothedeve