本文關(guān)鍵詞： 模糊ISODATA 圖像分類 ISODATA FCM　出處：《測繪科學(xué)》2017年07期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對傳統(tǒng)模糊聚類的遙感影像分析方法的不足,重點研究基于模糊ISODATA聚類的遙感影像分析。通過Matlab軟件編程實現(xiàn)基于迭代自組織數(shù)據(jù)分析技術(shù)、模糊C均值聚類、模糊ISODATA算法對合成圖像、紋理圖像及真實遙感影像的分類,并對其分類結(jié)果進行討論。通過實驗數(shù)據(jù)對比,評價FISODATA算法的優(yōu)越性。實驗結(jié)果表明:ISODATA算法及FISODATA算法都能夠?qū)崿F(xiàn)變類,而FCM算法只能在固定聚類數(shù)下進行分類,但是,ISODATA算法分類機制不穩(wěn)定,不能每次都確定正確聚類數(shù)。在迭代過程中,將FISODATA算法引入模糊集理論,便能夠快速準(zhǔn)確的實現(xiàn)聚類數(shù)的確定。
[Abstract]:The deficiency of the traditional remote sensing image analysis method based on fuzzy clustering. This paper focuses on remote sensing image analysis based on fuzzy ISODATA clustering and implements fuzzy C-means clustering based on iterative self-organizing data analysis technology through Matlab software programming. Fuzzy ISODATA algorithm is used to classify synthetic image, texture image and real remote sensing image, and the classification results are discussed. The experimental results show that both the FISODATA algorithm and the FISODATA algorithm can achieve class variation. The FCM algorithm can only be classified under the fixed number of clusters, but the classification mechanism of the FCM algorithm is unstable, and the correct number of clusters can not be determined every time. By introducing FISODATA algorithm into fuzzy set theory, the clustering number can be determined quickly and accurately.
【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學(xué)測繪與地理科學(xué)學(xué)院;中國科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所;中國科學(xué)院中-非聯(lián)合研究中心;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(41401068) 中國科學(xué)院境外機構(gòu)建設(shè)項目(SAJC201608)
【分類號】：TP751
【正文快照】： 0引言遙感影像分析是處理遙感數(shù)據(jù)的關(guān)鍵技術(shù),其中,最常用的分析技術(shù)是圖像分類[1]。圖像分類主要是依據(jù)圖像中像素光譜測度反映的灰度值信息,將灰度值相近的像素劃分為一類,以達(dá)到將不同地物分開的目的。然而,隨著遙感技術(shù)的日益發(fā)展,圖像分辨率不斷提高,雖然明確了更多細(xì)節(jié)

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