本文關(guān)鍵詞：基于自適應(yīng)區(qū)間二型模糊聚類的遙感土地覆蓋自動(dòng)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(zhǔn)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(yīng)降型新方法的基礎(chǔ)上,提出一種自適應(yīng)二型模糊分類方法(A-IT2FCM):(1)基于樣本集模糊距離度量構(gòu)建面向分類的區(qū)間二型模糊集,以盡可能降低對(duì)先驗(yàn)知識(shí)和預(yù)設(shè)參數(shù)的依賴,從而滿足自動(dòng)分類的要求;(2)給出一種自適應(yīng)探求等價(jià)一型代表(模糊)集合的高效降型方法,在此基礎(chǔ)上進(jìn)行自適應(yīng)區(qū)間二型模糊聚類.實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)為珠海橫琴和北京頤和園的SPOT5影像數(shù)據(jù),對(duì)比方法有AIT2FCM、基于Karnik-Mendel算法降型和基于Tizhoosh提出的簡(jiǎn)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(shí)驗(yàn)結(jié)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(shí)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(shí)在"光譜混疊"現(xiàn)象嚴(yán)重時(shí),可以獲得比對(duì)比方法更穩(wěn)健、精度更高的影像自動(dòng)分類結(jié)果,且時(shí)間復(fù)雜度明顯低于基于Karnik-Mendel方法.
【作者單位】： 北京師范大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;北京師范大學(xué)珠海分校信息技術(shù)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 二型模糊集 土地覆蓋分類 自適應(yīng)模糊聚類 遙感影像 SPOT
【基金】：國家自然科學(xué)基金(41272359,11471045,61272364) 高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金(20120003110032) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金 廣東省自然科學(xué)基金(2014A030310415)資助
【分類號(hào)】：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(biāo)識(shí)別、災(zāi)害監(jiān)測(cè)、資源應(yīng)用等方面有著廣泛的應(yīng)用和重要意義(余先川等,2014).而無需先驗(yàn)知識(shí)的無監(jiān)督分類方法,由于其可以實(shí)現(xiàn)土地覆蓋的自動(dòng)分類(Li et al.,2010;Lüet al.,2010),與監(jiān)督分類方法相比,

【相似文獻(xiàn)】

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4 鄭s，

本文編號(hào)：1110650