基于混沌免疫算法和遥感影像的土地利用分类

作者：武彦斌; 彭苏萍

来源：农业工程学报, 2007, (06): 154-158.

• 遥感影像
• 混沌
• 免疫算法
• 土地利用分类 remote sensing image
• chaos
• immune algorithm
• land use classification

为提高利用遥感影像进行土地利用分类的精度,采用了基于混沌免疫算法(Chaos Immune Algorithm)的多光谱遥感影像分类方法。首先应用混沌免疫算法对样本进行自学习得到全局最优的聚类中心,然后通过得到的聚类中心对整幅影像进行分类。该方法利用混沌变量的遍历性,进行粗粒搜索,优化免疫算法的初始抗体群;通过克隆选择算子、变异算子、抗体的循环补充操作,避免陷入局部最优解,得到全局最优的聚类中心。在对淮南矿区采用TM影像进行的土地利用分类中,试验结果表明该方法分类总精度为89.9%,Kappa系数为0.873,优于传统的Parallelepiped和Maximum likelihood分类方法...

• 单位
  煤炭资源与安全开采国家重点实验室; 工商管理学院; 中国矿业大学（北京）; 河北经贸大学