本发明提供一种基于多智能体和蚁群算法的面向对象遥感分类方法，构建样本数据集；主智能体发布进行土地利用变化转化规则挖掘的任务；若干个子智能体接收主智能体的任务，成为任务型智能体，利用土地利用变化样本数据集，采用蚁群算法完成对于土地利用转化规则的挖掘，得到土地转换预测类型；主智能体接收每个任务型智能体的完成消息，进行基于多智能体的协商，最终选择其中一个预测类型作为最终的预测类型。本发明将多智能体与蚁群算法进行结合，依据样本集并预设规则集，基于不断调整样本权值的方法，将多个单蚁群的随机性进行加权式组合，定量化表达多智能体协商与决策过程，从而提高其最终土地转换预测的精度。

 本发明提供一种基于多智能体和蚁群算法的面向对象遥感分类方法，构建样本数据集；主智能体发布进行土地利用变化转化规则挖掘的任务；若干个子智能体接收主智能体的任务，成为任务型智能体，利用土地利用变化样本数据集，采用蚁群算法完成对于土地利用转化规则的挖掘，得到土地转换预测类型；主智能体接收每个任务型智能体的完成消息，进行基于多智能体的协商，最终选择其中一个预测类型作为最终的预测类型。本发明将多智能体与蚁群算法进行结合，依据样本集并预设规则集，基于不断调整样本权值的方法，将多个单蚁群的随机性进行加权式组合，定量化表达多智能体协商与决策过程，从而提高其最终土地转换预测的精度。