本文關鍵詞：基于自適應區(qū)間二型模糊聚類的遙感土地覆蓋自動分類

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【摘要】：遙感影像土地覆蓋分類面臨"類別密度差異顯著"、"同譜異物"和"同物異譜"等不確定性問題,傳統(tǒng)的分類方法(如FCM)因不能描述高階模糊不確定性,無法完成準確建模,使分類誤差較大,而二型模糊集恰是處理此類不確定性的有效工具.在引入二型模糊集新概念和自適應降型新方法的基礎上,提出一種自適應二型模糊分類方法(A-IT2FCM):(1)基于樣本集模糊距離度量構建面向分類的區(qū)間二型模糊集,以盡可能降低對先驗知識和預設參數(shù)的依賴,從而滿足自動分類的要求;(2)給出一種自適應探求等價一型代表(模糊)集合的高效降型方法,在此基礎上進行自適應區(qū)間二型模糊聚類.實驗數(shù)據(jù)為珠海橫琴和北京頤和園的SPOT5影像數(shù)據(jù),對比方法有AIT2FCM、基于Karnik-Mendel算法降型和基于Tizhoosh提出的簡易降型方法的區(qū)間二型模糊C均值聚類以及作者前期研究提出的區(qū)間值模糊C-均值算法(IV-FCM).實驗結果表明,A-IT2FCM方法分類效果佳,在類別具有較大密度差異和多重模糊性時能得到比FCM及IV-FCM更精確的邊界和更連貫的類別,適于處理遙感影像土地覆蓋類別的深層不確定性;同時在"光譜混疊"現(xiàn)象嚴重時,可以獲得比對比方法更穩(wěn)健、精度更高的影像自動分類結果,且時間復雜度明顯低于基于Karnik-Mendel方法.
【作者單位】： 北京師范大學信息科學與技術學院;北京師范大學珠海分校信息技術學院;
【關鍵詞】： 二型模糊集 土地覆蓋分類 自適應模糊聚類 遙感影像 SPOT
【基金】：國家自然科學基金(41272359,11471045,61272364) 高等學校博士學科點專項科研基金(20120003110032) 中央高�；究蒲袠I(yè)務費專項資金 廣東省自然科學基金(2014A030310415)資助
【分類號】：P237
【正文快照】： 1引言遙感影像土地覆蓋分類是獲取遙感專題信息的主要手段,在地圖更新、目標識別、災害監(jiān)測、資源應用等方面有著廣泛的應用和重要意義(余先川等,2014).而無需先驗知識的無監(jiān)督分類方法,由于其可以實現(xiàn)土地覆蓋的自動分類(Li et al.,2010;Lüet al.,2010),與監(jiān)督分類方法相比,

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4 鄭s，

本文編號：1110650