本文關(guān)鍵詞：基于改進的半監(jiān)督FCM算法的高光譜遙感影像分類

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【摘要】：分類是空間數(shù)據(jù)挖掘研究的主要問題之一。由于無監(jiān)督分類忽視了樣本信息,往往得不到理想的精度。而監(jiān)督分類需要標(biāo)記大量的樣本點,帶來了巨大的工作量。因此半監(jiān)督分類逐漸成為空間數(shù)據(jù)挖掘的研究熱點之一。本文通過改進FCM算法的目標(biāo)函數(shù)和迭代過程,提出了一種新的半監(jiān)督FCM算法(SFCM),該算法充分利用了有標(biāo)簽樣本點在迭代過程中的作用。本文選取了在高光譜圖像分類中廣泛使用的Indian Pines和Pavia University兩幅高光譜遙感影像作為試驗對象。結(jié)果顯示,隨著有標(biāo)簽樣本點比例的增加,分類精度也隨之增加,且分類結(jié)果較好。
【作者單位】： 遼寧師范大學(xué)城市與環(huán)境學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 半監(jiān)督學(xué)習(xí) SFCM算法 高光譜遙感影像 分類
【分類號】：P237
【正文快照】： 分類是空間數(shù)據(jù)挖掘研究的最基本問題之一。目前,分類研究已經(jīng)在遙感、土地利用、海岸線監(jiān)測、森林監(jiān)測、大氣監(jiān)測等領(lǐng)域取得了很好的成果。根據(jù)樣本點是否有類信息,這些算法可以分為兩類:監(jiān)督方法和無監(jiān)督方法。典型的監(jiān)督算法有支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及它們的各種變形等[1-4]

【相似文獻】

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本文編號：551306