基于改进目标进化算法的城市园林GIS数据均衡化技术研究

传统城市园林GIS数据均衡化处理技术忽略了对调整参数的全面寻优,导致部分数据仍存在不均衡问题。为此,提出基于改进目标进化算法的城市园林GIS数据均衡化技术。针对城市园林GIS数据,结合SMOTE算法与遗传算法,形成一种新的改进目标进化算法——GSA算法,对GIS数据完成二次采样,通过鸡群算法求解目标函数最优解,以此得到多个最优调整参数,使图像灰度分布更加均匀,实现城市园林GIS数据均衡化处理。实验结果表明,与传统技术相比,改进目标进化算法的GIS数据均衡化效果更好,证明该技术具有理想应用性能。