基于多样性变异的QPSO算法的遥感图像分类

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1、第１０卷第６期智能系统学报Ｖｏｌ．１０№．６２０１５年１２月ＣＡＡＩＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＳｙｓｔｅｍｓＤｅｃ．２０１５ＤＯＩ：１０．１１９９２／ｔｉｓ．２０１５０７０４５网络出版地址：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ／ｋｃｍｓ／ｄｅｔａｉｌ／２３．１５３８．ｔｐ．２０１５１１１０．１３５４．０１４．ｈｔｍｌ基于多样性变异的ＱＰＳＯ算法的遥感图像分类龙海侠，吴淑雷，吕雁（海南师范大学信息科学技术学院，海南海口５７１１５８）摘要：遥感图像分类是遥感领域研究的热点问题之

2、一。结合量子粒子群优化（ＱＰＳＯ）算法和多样性变异的机制提出了一种新的高光谱遥感图像分类算法。在遥感图像分类过程中，采用无监督分类，图像中每个像素点到聚类中心的高斯距离作为分类标准，使用ＱＰＳＯ算法进行聚类中心的优化，在聚类过程中使用多样性变异机制防止ＱＰＳＯ算法早熟收敛，使分类结果达到最优化。在遥感图像上所做的实验表明：此分类算法具有较好的搜索速度和收敛精度，能有效寻找和优化最佳聚类中心，是一种有效、可行的遥感图像分类方法。关键词：遥感图像；无监督分类；聚类中心；量子粒子群优化算法；多样性变异中图

3、分类号：ＴＰ３９１．９文献标志码：Ａ文章编号：１６７３⁃４７８５（２０１５）０６⁃０９３８⁃０５中文引用格式：龙海侠，吴淑雷，吕雁．基于多样性变异的ＱＰＳＯ算法的遥感图像分类［Ｊ］．智能系统学报，２０１５，１０（６）：９３８⁃９４２．英文引用格式：ＬＯＮＧＨａｉｘｉａ，ＷＵＳｈｕｌｅｉ，ＬＹＵＹａｎ．ＣｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｍｕｌｔｉｓｐｅｃｔｒａｌｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｉｍａｇｅｂａｓｅｄｏｎＱＰＳＯａｎｄｄｉ⁃ｖｅｒｓｉｔｙ⁃ｍｕｔａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＣＡＡＩＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏ

4、ｎＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＳｙｓｔｅｍｓ，２０１５，１０（６）：９３８⁃９４２．ＣｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｍｕｌｔｉｓｐｅｃｔｒａｌｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｉｍａｇｅｂａｓｅｄｏｎＱＰＳＯａｎｄｄｉｖｅｒｓｉｔｙ⁃ｍｕｔａｔｉｏｎＬＯＮＧＨａｉｘｉａ，ＷＵＳｈｕｌｅｉ，ＬＹＵＹａｎ（ＳｃｈｏｏｌｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＨａｉｎａｎＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈａｉｋｏｕ５７１１５８，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏ

5、ｎｏｆｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｉｍａｇｅｓｉｓｏｎｅｏｆｔｈｅｍｏｓｔｉｍｐｏｒｔａｎｔｉｓｓｕｅｓｉｎｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｔｏｄａｙ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｅｓｅｎｔｓａｎｏｖｅｌｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｍｕｌｔｉｓｐｅｃｔｒａｌｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｉｍａｇｅｓｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｑｕａｎｔｕｍ⁃ｂｅｈａｖｅｄｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ（ＱＰＳＯ）ａｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄｄｉｖｅｒｓｉｔｙ⁃ｍｕｔａｔｉｏｎ．Ｔｏｃｌａｓｓｉｆｙｒｅ

6、ｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｉｍａｇｅｓ，ｗｅａｄｏｐｔｅｄｕｎｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ，ａｎｄｕｓｅｄｔｈｅＧａｕｓｓｉａｎｄｉｓｔａｎｃｅｆｕｎｃｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｉｍａｇｅｐｉｘｅｌｓａｎｄｔｈｅｃｌｕｓｔｅｒｃｅｎｔｅｒｓａｓｔｈｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｓｔａｎｄａｒｄ．ＷｅｕｓｅｄｔｈｅＱＰＳＯａｌｇｏｒｉｔｈｍｔｏｏｐｔｉｍｉｚｅｔｈｅｃｌｕｓｔｅｒｃｅｎｔｅｒｓ．Ｆｏｒｃｌｕｓ⁃ｔｅｒｉｎｇ，ｗｅｐｒｏｐｏｓｅｄｉｖｅｒｓｉｔｙ⁃ｍｕｔａｔｉｏｎｔｏｐ

7、ｒｅｖｅｎｔｐｒｅｍａｔｕｒｅｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅｏｆｔｈｅＱＰＳＯａｌｇｏｒｉｔｈｍｔｏｏｐｔｉｍｉｚｅｔｈｅｃｌａｓ⁃ｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓ．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｎｏｔｏｎｌｙｈａｓｂｅｔｔｅｒｓｅａｒｃｈｓｐｅｅｄ，ｂｕｔａｌｓｏｈａｓｈｉｇｈｅｒｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅｐｒｅｃｉｓｉｏｎ，ａｎｄｓｅａｒｃｈｅｓａｎｄｏｐｔｉｍｉｚｅｓｔｈｅｂｅｓｔｃｌｕｓｔｅｒｃｅｎｔｅｒｍｏｒｅｅｆｆｉｃｉｅｎｔｌ

8、ｙ．Ｔｈｅｒｅ⁃ｆｏｒｅ，ｗｅｃｏｎｃｌｕｄｅｔｈａｔｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｅｆｆｅｃｔｉｖｅａｎｄｆｅａｓｉｂｌｅ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｉｍａｇｅ；ｕｎ⁃ｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ；ｃｌｕｓｔｅｒｃｅｎｔｅｒｓ；ｑｕａｎｔｕｍ⁃ｂｅｈａｖｅｄｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ；ｄｉｖｅｒｓｉｔｙ⁃ｍｕｔａｔｉｏｎ［１］遥感图像分类是遥感图像处理系统的核心功能种规则或算法划分为不同的