摘要
本发明公开了一种基于进化多任务优化的城市土地遥感影像分类方法,包括:1:获取城市土地覆盖遥感影像样本并进行预处理,从而构建样本数据集;2:将样本数据集分解成多个训练子集,并为每一个训练子集构建对应的子种群;3:对子种群评估状态在线调整执行知识迁移操作的概率;4:根据子种群状态选取不同的源种群为其提供知识;5:利用表征全局信息的模型进行交互获得更优分类器;6:选取一部分表现较差的分类器进行不平衡调整;7:最终从子种群中选取最优秀的个体组成多分类器,识别城市土地不同类型的土地使用和覆盖情况。本发明通过构建并训练最优多分类器,能快速分类出不同的城市土地类型,从而提升土地类型分类结果的准确度和精度。
技术关键词
遥感影像分类方法
多任务
多分类器
标签
样本分类方法
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网格
进化算法
处理器
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