基于生物地理学的卫星图像分类

生物地理学是研究生物有机体地理分布的学科。工程师的思维模式是我们可以向自然学习。基于生物地理学的优化是一种新兴的受自然启发的技术，用于寻找问题的最优解。卫星图像分类是一项重要任务，因为它是我们了解难以到达区域的土地覆盖图的唯一途径。尽管过去已经使用各种技术对卫星图像进行了分类，但研究人员一直在寻找卫星图像分类的替代策略，以便他们能够为手头的特征提取任务选择最合适的技术。本文聚焦于使用基于生物地理学优化的理论对特定土地覆盖的卫星图像进行分类。原始的BBO算法不具备图像分类所需的聚类内置属性。因此，对原始算法提出了修改，并使用修改后的算法对给定区域的卫星图像进行分类。结果表明，使用所提出的算法可以有效地提取高精度的土地覆盖特征。