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基于植被分区的多特征遥感智能分类

作者：于菲菲   出版商：中南大学地球科学与信息物理学院   出版日期：2014 年 3 月
  摘要:为了有效地提取大范围地形复杂区域的土地利用/土地覆盖遥感信息，以位居青藏高原与黄土高原过渡地带的青海东部地区为研究区，研究基于蚁群智能优化算法(antcolonyintelligentoptimizationalgorithm，ACIOA)的土地利用/土地覆盖遥感智能分类。首先选用TM图像、DEM、坡度和坡向数据作为分类的特征波段;然后利用归一化植被指数NDVI对实验区数据进行植被分区;最后利用ACIOA算法进行分类规则挖掘，并依据分类规则进行土地利用/覆盖信息的提取。研究表明，基于植被分区的多特征蚁群智能分类的总体精度为88．85%，Kappa=0．86，优于传统的遥感图像分类方法，为大范围地形复杂区域的土地利用/土地覆盖遥感信息提取提供了有效的方法。
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