基于人工蚁群优化算法的遥感图像自动分类

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1、基于人工蚁群优化算法的遥感图像自动分类王树根"杨耘"林颖&曹重华0"!武汉大学遥感信息工程学院#武汉20’’5!"&!扬州大学信息工程学院#江苏扬州&&3’’!"0!南昌大学信息工程学院#江西南昌00’’25"6789+:’;9<,;=<>)?@"40AB)8摘要将人工蚁群优化算法!##$%"尝试性地引入遥感图像分类#并进行了探索性研究$作为计算智能新的分支#人工蚁群优化算法具有很强的自组织性和自适应性$因此#自然成为科学工程领域一种强有力的信息处理和解决问题的手段(##$%算法利用蚂蚁的生物特性来实现遥感图像分类等非

2、线性操作#具有并行性%鲁棒性$初步试验分析#此方法用于遥感图像分类是有效的#在一定程度上克服传统统计分类方法与#CC方法的某些不足$本文也推动人类利用群智能在遥感图像处理及相关领域的深入研究$关键词蚁群优化人工蚁群遥感图像分类外激素文章编号%""!&’((%&!!""#"!!&’’557’2文献标识码)中图分类号DE"F!"#$%&’()*+&,,(-(./’($0$1234$’3+5630,37849:3,;&,3<$0=>’(1(.(9+=0’?$+$05=+:$>(’@4BBFHA&0:6@":30C&0:D"0

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8、食物巢穴着色."&1$但据我们所知#很少有人将蚁群优化算法引入遥感图最优路径像分类问题$由于图像分类可以看作是一个聚类与组合优化的图"蚂蚁寻找从巢穴到食物的最优路径问题#受众多人工生命研究者激发."01#本文尝试性地将基于#$%的人工蚁群优化算法用于遥感图像分类#解决复杂的多光谱图在蚂蚁群找到食物时#它们总能找到一条从食物到巢穴之