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遥感多光谱图像分类在航空、航天对地观测,大地测绘,灾害监测等等领域有非常广泛的应用价值。快速、高性能的遥感多光谱图像分类方法一直是本学科研究的重点内容之一。 本文从遥感多光谱图像的分类原理入手,比较性地研究了遥感多光谱图像分类的常规方法并进行了部分仿真;针对常规方法过于依赖先验知识,易陷入局部极小等缺陷,本文将新的遗传学习算法——遗传规划(Genetic Programming)引入到遥感多光谱图像的分类中。遗传规划算法是一种在可能空间中寻找合适的计算机程序的自适应搜索算法