基于蟻群優(yōu)化的遙感影像分類研究.pdf

1、本文研究的方向是基于蟻群優(yōu)化數(shù)據(jù)分類規(guī)則挖掘的遙感影像分類，總體來講是從三個(gè)方面討論的，首先是遙感影像分類問題的一般方法和特點(diǎn);再者是蟻群優(yōu)化的基本原理和數(shù)學(xué)模型以及實(shí)現(xiàn)的算法流程;最后是蟻群優(yōu)化應(yīng)用于遙感影像分類所要解決的問題。
　　關(guān)于遙感影像分類，使用了最新的Landsat-8數(shù)據(jù)，討論了紋理變換、植被變換、主成分分析、獨(dú)立成分分析、地形因子提取和多波段最佳指數(shù)因子提取等問題。把包含光譜、遙感指數(shù)、紋理、地形和線性變換的特征

2、組合成一個(gè)多波段文件，作為分類的初始特征集，給出自己的特征選取方案。
　　關(guān)于蟻群優(yōu)化，把雙橋?qū)嶒?yàn)作為引例，討論了旅行商問題、數(shù)據(jù)挖掘的蟻群優(yōu)化原理、數(shù)學(xué)模型和算法流程，重點(diǎn)介紹了Ant-Miner模型，在總結(jié)蟻群優(yōu)化一般框架的基礎(chǔ)上，引入新的改進(jìn)方案。
　　把遙感影像分類和蟻群優(yōu)化結(jié)合來講，具體討論了數(shù)據(jù)離散、規(guī)則構(gòu)造、規(guī)則剪枝、信息素策略和啟發(fā)策略等方面問題的解決辦法。最后設(shè)計(jì)實(shí)例比較基于蟻群優(yōu)化分類方法與最大似然方法的