自適應遺傳超平面分類算法及遙感應用.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、遙感分類作為遙感數據應用的基礎與關鍵,其分類精度的提高對快速、準確獲取地表環(huán)境變化信息具有理論與實際意義。傳統(tǒng)的遙感自動分類方法由于受數據的復雜性、分類器本身的局限性等多方面因素影響,其分類精度尚不能滿足實際生產的要求。而人工智能方法的全局尋優(yōu)性、自我反饋學習、自適應等特點,為解決復雜數據結構的遙感影像分類提供了新思路與途徑。本文在遺傳超平面分類算法實驗分析的基礎上,發(fā)現(xiàn)遺傳超平面分類算法參數設定操作復雜、收斂慢、易陷入局部最優(yōu)等缺陷,

2、提出了自適應遺傳超平面分類算法,并以長株潭城市群區(qū)域的多期遙感數據進行分類算法驗證與應用分析,取得了以下成果:
  (1)提出自適應遺傳超平面分類算法(HP-IAGA,ImprovementAdaptive Gentic Algorithm Hyperplane),該算法引入了sigmiod函數對遺傳參數進行非線性自適應性調整,無需反復訓練設定,簡化了算法操作,同時適應度值的正反饋機制使優(yōu)秀個體生存能力更強,提高了算法的全局尋優(yōu)能

3、力及進化收斂速度。改進后的算法能更快、更穩(wěn)定可靠地挖掘超平面分類規(guī)則。
  (2)以長株潭城市群區(qū)域為實驗區(qū)的多期遙感數據分類驗證了自適應遺傳超平面分類算法的有效性,多期遙感數據分類精度均達85%以上,相對于簡單遺傳超平面分類、決策樹分類以及最大似然法分類,其分類精度有明顯的提高。
  (3)自適應遺傳超平面分類算法的遙感應用研究,有效獲取了長株潭城市群區(qū)域土地利用/覆蓋類型,揭示了研究區(qū)土地覆蓋類型的變化過程。近十五年來,

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