基于量子粒子群算法选择特征的遥感图像分类

作     者：莫才健 武锋强 陈莉 邹强 MO Caijian;WU Fengqiang;CHEN Li;ZOU Qiang

作者机构：西南科技大学环境与资源学院四川绵阳621010 

基　　金：国家自然科学基金重点基金(批准号:41401598) 四川旅游发展研究中心基金(批准号:LYM12-11) 西南科技大学博士基金(批准号:14zx7128) 

出 版 物：《吉林大学学报（理学版）》 (Journal of Jilin University:Science Edition)

年 卷 期：2018年第56卷第2期

页      码：368-374页

摘      要：针对目前遥感图像分类算法存在精度低、速度慢等问题,提出一种基于量子粒子群算法的遥感图像分类算法,以提高遥感图像的分类效果.首先分析目前遥感图像分类算法存在的不足及其原因;然后提取多种类型的遥感图像原始特征,采用量子粒子群算法对特征进行筛选,以提取对遥感图像分类结果较重要的特征;最后采用最小二乘支持向量机(LSSVM)建立遥感图像分类器,实现遥感图像分类和识别,并进行遥感图像分类的仿真对比实验.实验结果表明,该算法克服了当前遥感图像分类算法存在的局限性,大幅度提高了遥感图像的分类精度,有效减少了图像分类误差,提高了图像分类效率.

主 题 词：遥感技术 粒子群优化算法 分类器设计 特征提取 量子行为 

学科分类：08[工学] 081201[081201] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.13413/j.cnki.jdxblxb.2018.02.30

馆 藏 号：203284632...