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1、·20·(总814)多Agent系统在遥感图像目标识别系统中的应用研究2007年文章编号:100325850(2007)1120020204多Agent系统在遥感图像目标识别系统中的应用研究ResearchonApplicationofbasedonMulti-agenttoRemoteSensingImageObjectRecognition章雅娟(苏州大学苏州215006)(南通大学南通226019)【摘要】从遥感图像分类方法的基本原理入手,介绍了多Agent系统因其智能性和并行计算能力在遥感图像目标识别领域的应用,并将模
2、糊数学、神经网络以及统计学理论与其有机地结合起来,发挥综合系统的整体优势去解决问题。这对今后数据融合技术在图像处理中的研究和应用有很大的意义。【关键词】遥感图像,目标识别,多Agent系统,分类器,纹理检测,数据融合中图分类号:TP391141文献标识码:AABSTRACTStartingwithbasicprinciplesofremotesensingimageclassificationprinciple,Multi2agentsystemisintroducedintoremotesensingimageobjectr
3、ecognitionforitsintelligenceandparallelcomputing,andcombiningfuzzymathematics,neuralnetwork,statisticallearningtheorywithMulti2agentsystem,exertedthewholeadvantageofintegratedsystemtosolvethequestion.Thedesignofarchitectureplaysanimportantroleintheresearchandapplica
4、tionsofdatafusiontechnologyinimagedisposalinthefuture.KEYWORDSremotesensingimage,objectrecognition,multi2agentsystem,classifier,texturecheck,datafusion遥感图像是按一定的比例尺,客观真实地记录和遥感图像作为GIS系统重要的数据源,其快速处理和反映地表物体的电磁辐射的强弱信息,是遥感探测所分析是建立GIS过程中的主要瓶颈;此外,遥感图像受获得的遥感信息资料的一种表现形式。通常我们所
5、指传感器种类和方位、天气、波段、分辨率影响很大,不适的遥感图像是指卫星探测到的地物亮度特征,它们构宜用统一的算法处理不同的遥感图像,我们设计的算成了光谱空间。每种地物有其固有的光谱特征,其位于法应该具有较大的普适性和健壮性。所以我们将多光谱空间中的某一点。但由于干扰的存在和环境条件Agent系统引入到遥感图像目标识别技术中。多Agent的不同,使得测得的每类物质的光谱特征不尽相同,同系统因其智能性、自主性、并行性对提高识别的正确率一类物质的各个样本在光谱空间是围绕某一点呈概率有一定的优势。多Agent系统可以智能利用目标的多分
6、布,而不是集中到一点,但这仍使人们可以划分边界个特征(几何特征、光学特征、纹理特征等),对同一图来区分各类。因此,就要对图像进行分类。图像分类的像运用多个算子处理图像,然后通过某种准则使得识任务就是通过对各类地物波谱特征的分析选择特征参别更准确。数,将特征空间划分为不相重叠的子空间,进而把影像1多Agent系统的定义、特性与应用内诸像元划分到各子空间去,从而实现分类。遥感技术的核心问题是根据地物辐射电磁辐射强Agent是能感知环境并作用于环境,具有高度的弱在遥感图像上表现的特征,判读识别地面物体的类自治性的智能计算实体。Mul
7、ti2AgentSystem[6]属及其分布特征。在遥感图像技术的研究中,无论是(MAS)是由两个以上Agent通过协商、合作、竞争,联专业信息提取,运动变化预测,还是专题地图制作和遥合实现共同目标的分布式求解系统。其中每个Agent感数据库的建立等都离不开分类,对照地面地物类型,的能力不足以单独解决整个问题,它们之间必须相互便可以从图像上对地物进行识别。随着近年来计算机作用,以求达到问题求解、计划、搜索、决策以及学习的技术的飞速发展,计算机识别分类成了遥感技术应用目的。因此,多Agent系统中最重要的特性是各个的一个重要组成
8、部分。Agent之间的交互。MAS中,每个Agent在完成自身遥感图像数据类别多,合混度大,如何解决多类别目标的过程中,不仅受到环境的制约,还要受到其他分类识别并满足一定的分类精度,是当前遥感图像研Agent的影响。这种影响可能通过Agent之间的交互[5]究中的一个关键问题
