作　　者： ; ; ; ; (彭晓鹃）;

机构地区： 中山大学地理科学与规划学院

出　　处： 《中国科学（D辑）》 2007年第10期1400-1408,共9页

摘　　要： 提出了一种基于生物群集智能(swarm intelligence-based)的遥感影像分类新方法.智能式分类是遥感研究的热点和趋势.设计出一种新的实数制编码的粒子群遥感影像分类器(PSO-Miner),在分类规则提取时,粒子能自动寻找各个波段的最优分割点.并且该方法所提取的分类规则毋需通过数学公式来表达,能更方便和准确地描述自然界中的复杂关系,比数学公式更容易让人理解.将该方法应用于番禺地区的遥感影像,取得了较好的分类结果.并与See5.0决策树方法进行了对比研究,实验结果表明,基于群集智能方法的分类精度比决策树方法的精度更高.

关 键 词： 群集智能 粒子群 遥感影像 分类

领　　域： [自动化与计算机技术] [自动化与计算机技术]