基于地统计学纹理约束的启发式遥感图像分类研究

摘要

遥感图像分类是遥感数据转为信息的重要途径,本文将地统计学和遗传算法结合,构建了一种基于Davies-Bouldin系数和地统计学变异函数的遗传优化指标,实现了基于地统计学纹理约束的启发式遥感图像非监督分类.通过对实验区TM数据的应用,总体分类精度可到达92.54％,与传统遗传算法相比总体分类精度提高5.64％.