一种改进的蚁群算法在高光谱遥感图象分类中的应用

针对原始蚁群算法在高光谱遥感图象分类中收敛速度慢,结果不精确的缺点,提出了一种改进的蚁群算法,并把基于改进蚁群算法的特征选择应用在高光谱遥感图象分类中,从而建立一种新的高光谱遥感图象分类模型。模型分为3部分:基于传统蚁群算法原理,提出新的蚁群算法信息素更新方法;使用改进后的蚁群算法,令蚂蚁在平面上随机选择一个随机投影到平面上的特征,在所有特征中,使用判别函数来确定哪条路径最优,随后形成特征组合;根据特征组合,使用极大似然分类器对遥感图象进行分类。实验结果表明,基于改进的蚁群算法更能有效的对高光谱遥感图象进行分类。