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基于人工免疫系统的遥感图像分类 总被引:6,自引:0,他引:6
提出了一种基于人工免疫系统(ArtificialImmuneSystem)的分类方法。该方法首先应用人工免疫系统的克隆选择算法对样本进行自学习,得到全局最优的聚类中心,然后利用学习得到的聚类中心对整幅影像进行分类。由于人工免疫系统继承了生物免疫系统的自组织、自学习、自识别、自记忆的能力,从而使得人工免疫系统具有非线性的分类能力,并能够快速准确地得到全局最优解,克服了传统分类方法约束条件多,容易陷入局部最优的缺点。实验结果证明,该算法分类精度上优于传统的分类方法,总精度和Kappa系数分别达到了89.80%和0.8725,因而具有实用价值。 相似文献
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条件随机场模型约束下的遥感影像模糊C-均值聚类算法 总被引:2,自引:1,他引:1
遥感影像具有丰富的空间相关信息,而传统的基于像元光谱的聚类算法并不能将空间信息融入聚类,聚类结果往往不好。针对这一问题,本文提出了一种条件随机场模型约束下的模糊C-均值聚类算法,通过邻域像元的分类先验信息对中心像元的类别进行约束从而提取空间相关信息,基于二阶条件随机场将光谱信息和空间相关信息同时融入聚类,并使用环形置信度迭代算法得到像元分类后验概率的全局最优推测。试验证明,本文算法能够有效地保持地物的形状特征,分类精度相比传统算法有所提高。 相似文献
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遥感影像分类中的模糊聚类有效性研究 总被引:2,自引:1,他引:1
通过不同遥感影像对常用的模糊聚类有效性指数进行测试,检验这些指数能否适用于遥感影像分类.实验结果证明,Xie-Beni系列指数能够有效地获得遥感影像最优分类数,相对于其他模糊聚类有效性指数更适用于遥感影像分类. 相似文献
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传统遥感影像变化检测方法大多基于单波段信息,难以完整检测影像的变化信息。针对该问题,提出了一种基于马尔可夫随机场模型(MRF)的多波段遥感影像变化检测方法,利用MRF模型融合所有波段的变化信息。在求解MRF模型参数的过程中,引入MoLC与EM混合模型进行迭代计算。实验结果表明,本文方法的检测精度优于现有的变化检测方法,并且稳定性良好。 相似文献
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随着对地观测技术的发展,海量遥感影像不断传输到地面。传统的遥感信息处理方法在处理效率、精度上的不足,限制了遥感信息的挖掘及利用,亟需发展智能化方法满足遥感影像处理的需求。受自然界中生物进化机制的启发,基于进化计算的遥感影像智能化处理方法具有以下特点:(1)拥有全局优化能力,对目标函数的优化能力更强;(2)具有自组织、自学习的特点,能够从遥感数据本身学习,不依赖数据分布等先验信息;(3)拥有处理多目标问题的能力,同时考虑多个目标函数而不需要人工确定它们之间的权重。因此,智能化遥感信息处理方法能够在海量遥感影像中有效地提取适用于不同应用目的的信息。本文主要介绍智能化遥感信息处理方法的典型应用包括遥感影像智能化分类(监督分类、聚类)、遥感影像亚像素信息提取(高光谱影像混合像元分解、亚像元制图),并讨论了遥感信息智能化处理方法的发展方向。 相似文献
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高空间分辨率遥感影像的多智能体分割方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种基于多智能体的高空间分辨率遥感影像分割算法(high spatial resolution remote sensing image segmentation algorithm based on multi-agent theory,MARSS).该方法在区域合并中结合了影像的光谱信息和形状信息,同时利用多智能体与图像环境交互性强,灵活性高,具有并行运算的优点,通过多个智能体控制不同区域的合并过程,能够使分割算法的全局合并控制更加优化.试验结果表明,该算法的分割效果要优于分形网络演化算法(FNEA). 相似文献
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为推进广东省“三旧”改造建设,促进节约集约用地,本文提出一种基于高空间分辨率遥感影像的“三旧”改造进度监测技术,该技术在多特征空间基础上,将最大似然与点对点(P2P)分类算法基于类别概率进行加权融合,解决了高空间分辨率遥感影像因地物信息过于丰富、光谱分辨率受限、光谱可变性等特性,导致变化检测精度受影响等问题,现已应用于“三旧”改造进度监测系统中,实现了“三旧”改造项目的查询、分析、统计与展示功能. 相似文献