【摘 要】
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遥感影像处理和分析的智能化和自动化一直是遥感学科研究热点之一,蚁群算法是一种新兴的基于仿生学的进化算法,具有高度并行、自组织、自适应和协同性等特征。因此,本文将蚁
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遥感影像处理和分析的智能化和自动化一直是遥感学科研究热点之一,蚁群算法是一种新兴的基于仿生学的进化算法,具有高度并行、自组织、自适应和协同性等特征。因此,本文将蚁群算法引入到遥感影像处理中,试图探索一条蚁群算法在遥感影像处理中的有效应用途径。论文首先系统地介绍了蚁群算法的基本原理、模型、现有的改进方法和各种应用。然后将遥感影像处理的一些问题转化成离散组合优化问题并应用蚁群算法加以处理;针对影像分割中的参数优化问题,提出了一套适用于该问题的改进蚁群算法。通过在MATLAB中以秦岭地区冬季spot影像为例所做的试验,结果证明了本文算法的有效性。
总的来说,本文对现有的蚁群算法进行了改进,并将其成功地应用于遥感图像处理中的分割、特征提取和选择等。相应的试验结果也证明本文提出的改进型蚁群算法在影像处理与分析问题中具有良好的可行性和有效性,在该领域具有良好的应用前景。
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