基于蜂群算法优化的支持向量机植被提取研究

作者：唐昊

来源：城市勘测, 2018, (02): 86-89.

• 人工蜂群算法
• 支持向量机
• 遥感影像
• 植被提取

针对惩罚因子C和核函数宽度g对支持向量机分类精度有明显影响的问题,选用人工蜂群算法对支持向量机的参数进行优化并把其应用到高分辨率遥感影像植被提取的研究中。以重庆市某城乡ZY-3遥感影像为例,通过误差矩阵对比可知,蜂群算法优化后支持向量机的Kappa系数高于遗传算法及粒子群算法优化的支持向量机。研究结果表明:蜂群算法优化的支持向量机对植被的分类精度达到了82.7%,高于其他算法优化的支持向量机。

• 单位
  重庆数字城市科技有限公司