Resolving Mixed Pixels by Hybridization of Biogeography Based Optimization and Ant Colony Optimization

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F12%3A86084576" target="_blank" >RIV/61989100:27240/12:86084576 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Resolving Mixed Pixels by Hybridization of Biogeography Based Optimization and Ant Colony Optimization

Popis výsledku v původním jazyce

Recent advances in remote sensing techniques made research possible in those areas where human hands are inaccessible. Digital Imagery brings the virtual image of a desired location, which requires some pre-processing to bring the view to an optimal level. Accuracy level in image classification is assumed on the categorization of the pixel into one of the several land cover classes. When the recognition of pixel accounts for two different classes at the same time, the resulting pixel is categorized as amixed pixel. This paper proposes a novel approach by clustering the dataset of mixed pixel and thereafter implementing fusion of Ant Colony Optimization (ACO) and Biogeography Based Optimization (BBO) thereby resolving the problem of mixed pixels.

Název v anglickém jazyce

Resolving Mixed Pixels by Hybridization of Biogeography Based Optimization and Ant Colony Optimization

Popis výsledku anglicky

Recent advances in remote sensing techniques made research possible in those areas where human hands are inaccessible. Digital Imagery brings the virtual image of a desired location, which requires some pre-processing to bring the view to an optimal level. Accuracy level in image classification is assumed on the categorization of the pixel into one of the several land cover classes. When the recognition of pixel accounts for two different classes at the same time, the resulting pixel is categorized as amixed pixel. This paper proposes a novel approach by clustering the dataset of mixed pixel and thereafter implementing fusion of Ant Colony Optimization (ACO) and Biogeography Based Optimization (BBO) thereby resolving the problem of mixed pixels.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

IN - Informatika

OECD FORD obor

—

Projekt

—

Návaznosti

S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2012

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

2012 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC), 2012

ISBN

978-1-4673-1509-8

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

6

Strana od-do

1-6

Název nakladatele

IEEE

Místo vydání

New York

Místo konání akce

Brisbane

Datum konání akce

10. 6. 2012

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—