基于粒子群分类器的遥感图像目标识别  

Remote sensing target recognition based on particle swarm classifier

作　　者：徐小慧[1] 张安[1] 端木京顺[2] 郝秦霞[3] 

机构地区：[1]西北工业大学电子信息学院,陕西西安710072 [2]空军工程大学工程学院,陕西西安710038 [3]西安科技大学通信与信息工程学院,陕西西安710054

出　　处：《红外与激光工程》2007年第4期551-554,共4页Infrared and Laser Engineering

基　　金：高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20060699026);航空基础科学基金资助项目(05D53021)

摘　　要：设计了一种用于遥感图像目标识别的粒子群分类算法。首先对数据样本预处理,利用粒子群优化算法通过训练数据进行分类规则的提取,根据提取得到的规则对遥感图像的目标进行分类识别。通过对实测遥感图像中飞机和舰船目标的识别实验,验证了此算法对遥感图像目标具有较高的识别率。The particle swarm classifier is designed for radar target recognition in remote images. After the data pretreament, the classification rules are extracted by particle swarm optimization algorithm using training samples, and the remote sensing image target is recognized afterwards by using the rules. Experimental results on the remote sensing image data of airplanes and warships show that the proposed method has a higher performance in recognizing remote sensing target.

关 键 词：遥感图像 目标识别 分类器 粒子群优化 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]