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国土资源遥感  2018, Vol. 30 Issue (3): 48-54    DOI: 10.6046/gtzyyg.2018.03.07
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基于人工蜂群算法的多角度遥感影像分类
杨雪峰, 叶茂(), 毛东雷
新疆师范大学地理科学与旅游学院,乌鲁木齐 830054
Multi-angle remote sensing image classification based on artificial bee colony algorithm
Xuefeng YANG, Mao YE(), Donglei MAO
College of Geography Science and Tourism, Xinjiang Normal University, Urumqi 830054, China
全文: PDF(1216 KB)   HTML  
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摘要 

人工蜂群(artificial bee colony,ABC)算法在最优化领域有广泛的应用,但在遥感影像分类应用中研究较少。通过使用ABC算法构建基于规则的分类系统,对塔里木河中下游多角度遥感观测数据构建的多维数据集进行分类,生成决策规则集; 并与最大似然分类法(maximum likelihood classification,MLC)、C4.5决策树法和支持向量机(support vector machine,SVM)分类结果进行比较。结果表明,ABC算法总体分类精度高于MLC和C4.5,但低于SVM。通过对规则中分类属性的频数分析,证明使用ABC算法可有效发现多角度数据观测结果与不同土地覆被类型之间的关系。

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杨雪峰
叶茂
毛东雷
关键词 人工蜂群(ABC)算法多角度遥感土地覆被塔里木河中下游    
Abstract

Artificial bee colony(ABC)algorithm is widely used in optimization field, but the study of the applications of the remote sensing image classification is inadequate. Through the use of ABC algorithm,the classification system was constructed on the basis of rules. The multi-dimensional data sets consisting of the multi-angle remote sensing observation data originating from the middle and lower reaches of Tarim River were investigated so as to generate the decision rules. A comparison with the classification results of the maximum likelihood method(MLC), C4.5 decision tree and support vector machine(SVM) shows that classification accuracy of ABC is higher than that of MLC and C4.5 overall, but lower than that of SVM. At the same time, through the frequency analysis of the classification attributes in the rules, it is proved that ABC can effectively discover the relationship between the results of the multi-angle data observation and different land cover types.

Key wordsartificial bee colony(ABC)algorithm    multi-angle remote sensing    land cover    middle and lower reaches of Tarim River
收稿日期: 2016-12-29      出版日期: 2018-09-10
:  TP79  
基金资助:国家自然科学基金项目“塔里木河胡杨径向生长与水分关系研究”(41461045)
通讯作者: 叶茂
作者简介: 杨雪峰(1972-),男,硕士,讲师,主要从事干旱区资源环境遥感技术应用研究。Email: geomanyxf@sina.com。
引用本文:   
杨雪峰, 叶茂, 毛东雷. 基于人工蜂群算法的多角度遥感影像分类[J]. 国土资源遥感, 2018, 30(3): 48-54.
Xuefeng YANG, Mao YE, Donglei MAO. Multi-angle remote sensing image classification based on artificial bee colony algorithm. Remote Sensing for Land & Resources, 2018, 30(3): 48-54.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2018.03.07      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2018/V30/I3/48
Fig.1  ABC算法流程
Fig.2  基于ABC算法的数据分类流程
波段 MISR各角度影像波段空间分辨率
DF CF BF AF AN AA BA CA DA
近红外 1 100 1 100 1 100 1 100 275 1 100 1 100 1 100 1 100
红光 275 275 275 275 275 275 275 275 275
蓝光 1 100 1 100 1 100 1 100 275 1 100 1 100 1 100 1 100
绿光 1 100 1 100 1 100 1 100 275 1 100 1 100 1 100 1 100
Tab.1  全球模式下MISR各角度影像波段空间分辨率
类型 样地数 覆盖度/% 描述
灌木 1 888 >5 灌木、半灌木
林地 1 148 >5 胡杨林
水体 95 0 水库、天然水体
未利用地 647 <5 沙地、盐碱地
耕地 383 >40 农田
草地 206 >5 盐生草本植物
Tab.2  土地覆被类型
类型 灌木 林地 水体 未利
用地
耕地 草地 总数 用户
精度
灌木 337 138 0 102 6 40 623 0.54
林地 62 266 0 34 1 15 378 0.70
水体 0 0 34 0 0 1 35 0.97
未利用地 22 4 0 187 0 4 217 0.86
耕地 1 0 0 0 130 0 131 0.99
草地 7 5 0 6 0 40 58 0.69
总数 429 413 34 329 137 100 1 442
生产者
精度
0.79 0.64 1.00 0.57 0.95 0.40
Tab.3  MLC法分类结果混淆矩阵
类型 灌木 林地 水体 未利
用地
耕地 草地 总数 用户
精度
灌木 466 101 0 44 1 11 623 0.75
林地 155 203 0 16 0 4 378 0.54
水体 1 0 34 0 0 0 35 0.97
未利用地 52 12 0 151 0 2 217 0.70
耕地 2 0 0 0 126 3 131 0.96
草地 17 5 0 4 1 31 58 0.53
总数 693 321 34 215 128 51 1 442
生产者
精度
0.67 0.63 1.00 0.70 0.98 0.61
Tab.4  C4.5法分类结果混淆矩阵
类型 灌木 林地 水体 未利
用地
耕地 草地 总数 用户
精度
灌木 490 93 0 32 0 8 623 0.79
林地 150 210 0 16 0 2 378 0.56
水体 2 0 33 0 0 0 35 0.94
未利用地 65 9 0 143 0 0 217 0.66
耕地 2 0 0 0 127 2 131 0.97
草地 30 1 0 1 0 26 58 0.45
总数 739 313 33 192 127 38 1 442
生产者
精度
0.66 0.67 1.00 0.74 1.00 0.68
Tab.5  ABC算法分类结果混淆矩阵
类型 灌木 林地 水体 未利
用地
耕地 草地 总数 用户
精度
灌木 498 96 0 22 1 6 623 0.80
林地 104 259 0 9 0 6 378 0.69
水体 0 0 27 0 8 0 35 0.77
未利用地 46 12 0 157 1 1 217 0.72
耕地 1 0 0 1 129 0 131 0.98
草地 10 5 0 1 0 42 58 0.72
总数 659 372 27 190 139 55 1 442
生产者
精度
0.76 0.70 1.00 0.83 0.93 0.76
Tab.6  SVM分类结果混淆矩阵
Fig.3  ABC算法规则属性频数分布曲线
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