【摘 要】
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遥感图像具有信息大、灰度级大等特点，传统简单组合特征出现特征冗余、维数高等缺陷，造成图像分类精度差。为提高分类的准确性，提出一种多目标优化人工蜂群算法的遥感图像自动分
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遥感图像具有信息大、灰度级大等特点，传统简单组合特征出现特征冗余、维数高等缺陷，造成图像分类精度差。为提高分类的准确性，提出一种多目标优化人工蜂群算法的遥感图像自动分类算法（ABC—SVM）。首先提取遥感图像的颜色、纹理特征，然后采用人工蜂群算法对特征进行选择和优化，最后采用支持向量机对优化特征进行训练，建立遥感图像自动分类模型。仿真结果表明，ABC—SVM克服了传统组合特征算法的缺陷，提高了遥感图像分类准确率，加快分类速度，可以满足遥感图像分类的实时性要求。
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