遗传算法在遥感图像分类中的应用的中期报告.docx

遗传算法在遥感图像分类中的应用的中期报告

引言：

遥感图像分类是一种将遥感图像像素划分为不同类别的过程，至关重要。它在农业、林业、城市规划等领域具有广泛的应用。传统的分类方法常常涉及特征提取、样本选择、分类器选择等问题。这些问题几乎都需要进行人工干预，从而使得分类的准确性和效率不高。遗传算法作为一种智能算法可以帮助解决这些问题，提高遥感图像分类的效率和准确性。

研究目的：

本研究旨在探讨遗传算法在遥感图像分类中的应用，以及其在不同算子、不同参数设置下的效果差异。

研究方法：

本研究使用的遗传算法是一种优化算法，其基本思想是通过模拟生物进化过程来实现寻优过程。具体来说，该算法将每个个体（即一个解）看作是某种属性的集合，然后通过模拟选择、交叉、变异等步骤来逐步“进化”出更好的解。本文利用遗传算法进行遥感图像分类的实验步骤如下：

1.选定分类器模型（如svm、knn等），并确定待分析的遥感图像数据集。

2.构造染色体编码。将每个像素点作为染色体的两个基因，其中包含一个像素点的颜色属性和分类标签。

3.初始化种群和评估初始适应度。对于每个染色体，利用分类器对其进行分类，并计算其适应度，以此来判断该染色体的优劣程度。

4.选择操作。根据染色体的适应度，按照一定的选择概率选择优秀染色体作为父代，并以随机交叉和变异来产生下一代染色体。

5.重复第3和第4步，直到达到预设的终止条件。

研究结果：

本研究采用matlab软件进行实验，并分别采用不同的交叉方式和变异方式。实验结果表明，在所选的数据集上，遗传算法可以比常规分类方法（如局部最优匹配算法）更好地降低图像分类误差率。在采用不同类型的交叉方式和变异方式时，其影响程度有所不同，不同的情况下可能产生不同的效果。总的来说，大多数情况下使用单点交叉和单点变异的效果较好。

结论：

本研究证明了遗传算法在遥感图像分类中的应用价值，并比较了不同类型的交叉方式和变异方式对算法结果的影响。在其它需要分类的领域中，使用遗传算法进行优化也是一个值得尝试的方法。