[發明專利]一種基于蜂群智能的遙感影像聚類方法

在審

• 申請號: 201611025652.6
• 申請日: 2016-11-21
• 公開（公告）號: CN106650790A
• 公開（公告）日: 2017-05-10
• 發明（設計）人: 李華朋;張淑清;丁小輝;劉照;魏延生
• 申請（專利權）人: 中國科學院東北地理與農業生態研究所
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/00;G06N3/12
• 代理公司: 哈爾濱市松花江專利商標事務所23109
• 代理人: 楊立超

1.一種基于蜂群智能的遙感影像聚類方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟1)確定待分類遙感影像分類數目，并將遙感影像的每一個像元隨機分配給一種分類；每個像元具有預定數量的特征；

步驟2)根據像元的特征對像元進行蜂群智能挖掘，具體為：

步驟2.1)初始化控制參數；所述控制參數包括蜜蜂數量、最大循環次數、限制搜索次數；蜜蜂包括雇傭蜂、觀察蜂；所述蜜蜂數量為p，雇傭蜂數量為p/2，所述觀察蜂數量為p/2；

步驟2.2)建立食物源；每個食物源對應于一個雇傭蜂；所述食物源由每一個類別的聚類中心連接形成，長度為n×m，其中n為遙感影像中每一個像元的波段數目，m為待分類數目；所述食物源的前n位表示第一個類別的聚類中心，以此類推；

步驟2.3)計算食物源的適宜度；所述適宜度函數f的表達式為f＝1/(M+1)，M為聚類指標；

步驟2.4)搜索新食物源；即在根據步驟2.3)計算完現有食物源的適宜度后，在已有食物源周圍隨機搜索新的食物源位置；

步驟2.5)觀察蜂根據隨機概率P(X_i)對一個食物源進行跟隨，隨機概率P(X_i)的表達式為：

$P\left(X_i\right)=\frac{f\left(X_i\right)}{\underset{i=1}{\overset{N_e}{\mathrm{\Σ}}}f\left(X_i\right)}$

其中，X_i為第i個蜜蜂食物源位置，f(X_i)為食物源X_i的花粉豐度，N_e為雇傭蜂數量；

步驟2.6)若一個食物源在經過限制搜索次數后始終不能提高f(X_i)的值，則雇傭蜂轉變為偵察蜂，使用列維飛行在解空間內全局搜索新的食物源；若能夠提高f(X_i)的值，則跳轉到步驟2.4)；

步驟2.7)當所有蜜蜂完成搜索，將當前的適宜度最高的最食物源與上一個循環的最優食物源進行比較，選取數值更高的作為當前的全局最優食物源；當循環達到最大循環次數時，停止循環并輸出最優聚類中心。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，步驟2.3)中，聚類指標通過如下公式計算：

$M=\underset{i=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}\underset{x_j\∈C_i}{\mathrm{\Σ}}\left|\right|x_j-z_i\left|\right|$

其中，x_j為i(i＝1,2,…,k)類別中的任意一個遙感影像的像元，C_i為第i類聚類，z_i為類別i的聚類中心,j為類別i的像元個數,k∈{1,2,…,p/2}且k≠i。