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基于WOA和DPR的高光谱遥感影像分类算法
基于WOA和DPR的高光谱遥感影像分类算法
摘要：高光谱遥感影像分类是遥感图像处理中的重要任务之一。本论文提出了一种基于鲸鱼优化算法（WOA）和差分进化算法（DPR）的高光谱遥感影像分类算法。该算法将WOA的搜索能力与DPR的优化能力相结合，以实现更准确和高效的遥感影像分类。
关键词：高光谱遥感影像、分类算法、鲸鱼优化算法、差分进化算法
1.引言
高光谱遥感影像分类是遥感图像处理中重要的任务之一。传统的分类算法通常基于像元的光谱信息进行分类，但是仅仅利用光谱信息往往不能满足复杂的分类需求。因此，我们提出了一种利用高光谱遥感影像中的全局和局部信息的分类算法，该算法基于WOA和DPR算法，可以提高分类的准确性和高效性。
2.WOA算法
WOA是一种基于鲸鱼行为的优化算法，其灵感来自于鲸鱼觅食的行为。该算法模拟了鲸鱼在搜索食物时的行为，通过在解空间中搜索最优解。WOA算法具有快速收敛性和全局搜索能力强的特点。
3.DPR算法
DPR是一种差分进化算法，主要用于求解优化问题。该算法通过定义群体中不同个体之间的差异来寻找最优解。DPR算法具有较好的优化能力和适应性。
4.高光谱遥感影像分类算法
本文提出的高光谱遥感影像分类算法主要包括以下步骤：
4.1数据预处理
首先，需要对高光谱遥感影像进行预处理，包括去除噪声、矫正辐射定标和几何校正等步骤。预处理过程可以提高分类算法的准确性和稳定性。
4.2特征提取
接下来，需要从预处理后的遥感影像中提取特征。传统的方法通常使用光谱信息作为特征，但是这样往往不能满足复杂的分类需求。因此，我们提出了一种改进的特征提取方法，该方法可以同时利用全局和局部信息。
4.3分类算法设计
在特征提取之后，我们将利用WOA和DPR算法设计分类算法。具体来说，我们首先使用WOA算法对输入样本集进行初始化，然后使用DPR算法对每个样本进行分类。最后，通过融合不同样本的分类结果得到最终的分类结果。
5.实验与结果分析
为了验证本论文提出的算法的性能，我们在多个公开数据集上进行了实验。实验结果表明，本算法在高光谱遥感影像分类中具有很好的准确性和高效性。与传统的分类算法相比，本算法可以提高分类的准确性和稳定性。
6.结论与展望
本论文提出了一种基于WOA和DPR的高光谱遥感影像分类算法。实验结果表明，该算法可以提高分类的准确性和高效性。然而，仍有一些问题需要进一步研究，如特征选择和算法的参数优化等。将来的研究可以集中在解决这些问题上，并进一步提高分类算法的性能。
参考文献：
[1]Razaqi,M.S.,etal.(2020).Anovelgeneticalgorithm-basedapproachforhyperspectralimageclassification:improvingthetrade-offbetweenclassificationaccuracyandcomputationaltime.NeuralComputingandApplications,32(3),871-884.
[2]Wang,Z.,etal.(2019).ImprovedDifferentialEvolutionBasedonOpposition-BasedLearningandAsymmetricLinearDistributionEvolutionStrategy.Complexity,2019.
注：所附参考文献仅用于参考，并非本论文的真实参考文献