基于核模糊聚类的遥感影像分类
遥感影像分类方法及其比较分析
遥感影像分类方法及其比较分析遥感影像分类是一种将遥感影像中的像素划分为不同类别的过程。
它是遥感技术中最重要的应用之一，可以提供大量详细的地表信息，对于农业、林业、城市规划等领域具有广泛的应用价值。
本文将探讨几种常用的遥感影像分类方法，并对它们进行比较分析。
一、基于像素的分类方法基于像素的分类方法是最常用的遥感影像分类方法之一。
它通过对遥感影像中的每个像素进行分类，将其划分为不同的类别。
这种方法的优点是简单易懂，适用于各种类型的遥感数据。
但是，由于忽略了像素周围的空间信息，容易在复杂地物的分类中出现错误。
同时，像素的分类结果不具备连续性，不适用于一些需要连续空间分布信息的应用。
二、基于对象的分类方法相比于基于像素的分类方法，基于对象的分类方法考虑到了空间信息。
它将相邻的像素组成的对象作为分类的基本单元，通过对对象进行分类来实现遥感影像分类。
这种方法能够更好地反映地物的形状和空间分布特征，提高分类的准确性。
但是，这种方法需要进行图像分割，对图像处理的要求较高，处理速度较慢。
三、基于特征的分类方法基于特征的分类方法是一种常见的遥感影像分类方法。
它通过提取遥感影像中的各种特征，如颜色、纹理、形状等，然后将这些特征作为分类的依据进行分类。
这种方法适用于各种类型的遥感数据，具有较高的分类准确性。
然而，在特征提取过程中，如何选择合适的特征以及如何克服特征间的冗余和相关性仍然是一个挑战。
四、基于深度学习的分类方法近年来，深度学习技术在遥感影像分类中的应用越来越广泛。
深度学习通过构建多层网络，能够自动学习特征，提高分类的准确性。
它能够处理大量的数据，适用于各种类型的遥感影像分类。
然而，深度学习技术需要大量标记好的训练样本，并且对计算资源的要求较高。
综上所述，不同的遥感影像分类方法各有优缺点。
在实际应用中，应根据具体的需求和问题选择适合的方法。
如果需要考虑地物的空间信息，可以选择基于对象的分类方法；如果需要提高分类准确性，可以选择基于特征的分类方法；如果拥有足够的标记好的训练样本和计算资源，可以选择基于深度学习的分类方法。
基于像素的遥感影像分类
基于像素的遥感影像分类
基于像素的遥感影像分类，是一种将遥感影像中每个像素点分为不同类别的任务。
这种分类方法利用遥感影像中的像素信息，通过计算特征并使用合适的分类算法，将每个像素点标记为不同的类别，如建筑物、植被、水体等。
这个任务的关键是提取合适的特征，常用的特征包括颜色、纹理、形状和空间上下文等。
提取的特征可以作为分类算法的输入，常用的分类算法包括支持向量机、随机森林、神经网络等。
基于像素的遥感影像分类有许多应用，如土地利用分类、植被监测、城市规划等。
在这些应用中，准确地将遥感影像中的不同地物分类可以提供重要的空间信息，为决策和规划提供支持。
然而，基于像素的遥感影像分类也存在一些挑战。
由于遥感影像的分辨率普遍较高，像素数目巨大，处理效率较低。
同时，像素分类往往受到光照、阴影、云覆盖等因素的干扰，容易导致分类错误。
因此，一些改进的方法如基于对象的遥感影像分类，将相邻的像素点合并为对象进行分类，能够提高分类的准确性和效率。
如何进行遥感图像的分级分类
如何进行遥感图像的分级分类遥感图像分类是遥感技术中的重要环节，它通过将遥感图像中的像素按照其特征进行归类，从而提取出图像中存在的不同地物和信息。
遥感图像的分级分类可以帮助我们更好地理解遥感图像的内容和特征，为地理信息系统、自然资源管理、环境评估等领域提供有力的支持。
本文将介绍一种基于机器学习的遥感图像分级分类方法。
一、数据准备与预处理在进行遥感图像分类之前，首先需要进行数据准备和预处理。
这包括收集和获取合适的遥感图像数据，对数据进行预处理和增强，以提高分类准确度。
常用的预处理方法包括辐射定标、几何校正、大气校正等，这些都有助于消除图像中的噪声和干扰，提取出地物的真实信息。
二、特征提取与选择特征提取是遥感图像分类的关键步骤之一。
在特征提取过程中，我们需要选择合适的特征来描述图像中不同地物的特征和差异。
常用的特征包括颜色、纹理、形状、光谱等。
在选择特征时，需要考虑特征的判别能力和不变性，以及特征与实际地物之间的相关性。
三、分类方法选择在进行遥感图像的分级分类时，可以选择不同的分类方法。
常用的分类方法包括最大似然分类、支持向量机、决策树、神经网络等。
这些方法在不同的情况下具有不同的适用性和效果。
在选择分类方法时，需要综合考虑分类准确度、计算效率和数据可用性等因素。
四、模型训练与优化在选择好分类方法之后，需要使用一定量的样本数据进行模型的训练。
训练数据需要有标签，即每个像素点都被标记为相应的类别。
通过训练样本数据，可以建立一个分类模型，并对模型进行优化。
模型优化的目标是提高分类效果和泛化能力，避免过拟合和欠拟合现象的发生。
五、分类结果评估与验证分类模型训练完成后，需要对分类结果进行评估和验证。
评估分类结果的准确度和可靠性，可以采用混淆矩阵、Kappa系数、准确度等指标进行评估。
为了验证分类结果的有效性，可以使用独立的测试数据集进行验证。
通过持续的评估和验证，可以不断改进和优化分类模型，提高分类效果和稳定性。
核聚类改进的RBF神经网络遥感影像分类_王梦秋
，其中神经网络算法无
需数据分布 的 先 验 知 识 ， 具 有 容 错 性 好 、 适 应 性 强等特点 ， 能 够 方 便 地 结 合 不 同 类 别 的 数 据 且 对
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输入层特征向量 ｘ， 隐含层神经元ｉ 的输出ｙ ｉ 如公 ） 式（ 所示 。 １ ， ） （ …， ２ １ ｘ ２， ｘ－ｃ ｉ ＝ １， ｋ（ ‖ σ） ｐ ｙ ｉ ＝ｅ ｉ‖ ／ 其中 ， ｃ ｋ σ ｉ 为聚类 中 心 模 式 向 量 ， ｉ 为类方差 ，
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为Ｒ Ｂ Ｆ 层的节点数 。 Ｕ 影像分割算法 Ｔ Ｓ ２ ． ２ 核聚类理论与 Ｏ ． １ 核聚类原理 ２ ． ２ 传统聚类方法 如 Ｃ －均 值 方 法 和 模 糊 Ｃ －均 值 聚 类方法都 未 对 样 本 特 征 进 行 优 化 ， 算 法 有 效 性 受 样本分 布 影 响 大
６］ 。 样 本 通 过 输 入 层 输 入， 输 入 层 与 部分 组 成 ［
向基函数 ） 神经网 络 分 类 算 法 相 对 于 其 他 神 经 网 络 分类算法 ， 如误差反向传播学习 （ 分 类 算 法 等， Ｂ Ｐ） 具有的结构 简 单 、 训 练 速 度 快 、 不 易 陷 入 局 部 极 小点 、 分类精 度 高 及 鲁 棒 性 好 等 优 点 ， 因 而 已 广 泛应用于模式 分 类 等 领 域 中心与宽度 的 合 理 选 择
ｘ、 ｘ ′ 在特征 空 间 的 Ｅ ｌ ｉ ｄ ｅ ａ ｎ距离的表述见公式 ｕ ｃ
（ ） ： ４ ） Ｈ（ ｘ， ｘ ′ ｄ ＝ （ ） ， （ ） （ ） ， （ ） （ ） ， （ ） ｘ ｘ ｘ ｘ ′ ｘ ′ ｘ ′ 槡 ＞ ＜ ＞＋＜ ＞＋＜ （ ） ４ 由于非 线 性 函 数 （ ｘ）表 达 式 一 般 是 未 知 的 ， ） ） ， 故公式 （ 可以用核函数替换为公式 （ ４ ５
模糊聚类算法的思想及应用场景
模糊聚类算法的思想及应用场景近年来，随着大数据、人工智能、物联网等技术的快速发展，数据处理的能力和效率也得到了很大的提升。
在这个背景下，模糊聚类算法逐渐成为了一种重要的数据分析方法。
本文将介绍模糊聚类算法的基本思想和应用场景。
一、模糊聚类算法的基本思想聚类分析是一种“无监督学习”的算法，目的是将数据集中的对象分为若干个“类别”，使得同一类别内的对象相似度尽可能高，不同类别间的对象相似度尽可能低。
传统的聚类算法，如K-means算法、层次聚类算法等，均采用“硬聚类”的方式，即每个对象只能属于一个类别，且每个类别内的对象之间的相似度是不变的。
而模糊聚类算法则相对灵活，它采用的是“软聚类”的方式，即每个对象的隶属度（即该对象属于某一类的概率）可以是一个概率分布，而不是二元的0和1。
这种灵活的隶属度定义方式，使得模糊聚类算法更适合于实际中存在“边界不清晰”的数据集，例如遥感图像、医学影像等。
常用的模糊聚类算法包括模糊C均值（FCM）算法、模糊层次聚类（FHC）算法、模糊谱聚类等。
二、模糊聚类算法的应用场景1. 遥感图像分类遥感图像是一种重要的地球观测数据，对于生态环境、资源调查、城市规划等领域具有很高的应用价值。
采用传统聚类算法对遥感图像进行分类往往存在“边界不清晰”的问题，而模糊聚类算法则能够更好地处理这种情况。
例如，在一幅植被覆盖的遥感图像中，我们想将图像分为3类，即“林地”、“耕地”和“城市”，通过模糊聚类算法，我们可以得到每个像素点属于不同类别的隶属度分布，从而更准确地确定边界位置。
2. 基因表达数据分析基因表达数据是一种重要的生物学数据，它包含了不同条件下的基因表达水平信息。
通过对基因表达数据进行聚类分析，我们可以发现具有相似表达趋势的基因，从而发现它们在生物学过程中可能扮演着相似的角色。
然而，基因表达数据由于其高维度、数据量庞大等特点，传统聚类算法处理困难。
而模糊聚类算法则可以更好地解决这些问题，例如模糊C均值算法（FCM）就被广泛应用于基因表达数据分析中。
遥感图像分类
原始遥感图像
对应的专题图像
用光谱信息 对影像逐个 像元地分类， 在结果的分 类地图上会 出现“噪声”
产生噪声的原因有原始影像本身的噪声，在地类 交界处的像元中包括有多种类别，其混合的幅射 量造成错分类，以及其它原因等
另外还有一种现象，分类是正确的，但某种类别 零星分布于地面，占的面积很小，我们对大面积 的类型感兴趣，因此希望用综合的方法使它从图 面上消失
简单集群分类方法
K-均值法（K-means Algorithm） Cluster分类法 迭代自组织数据分析技术方法（Iterative
Self-Organization Data Analysis Techniques， ISODATA）
通过自然的聚类，把它分成8类
K-均值算法的聚类准则是使每一聚类中，像元到 该类别中心的距离的平方和最小
A. 按照某个原则选择一些初始聚类中心 B. 计算像元与初始类别中心的距离，把像素分配
到最近的类别中
C. 计算并改正重新组合的类别中心 D. 过程重复直到满足迭代结束的条件
仅凭遥感影像地物的光谱特征的分布 规律，即自然聚类的特性，进行“盲 目”的分类
其分类的结果只是对不同类别达到了 区分，但并不能确定类别的属性；其 类别的属性是通过分类结束后目视判 读或实地调查确定的
遥感图像计算机分类
色调、颜色、阴影、形状、纹理、大小、位置、图型、相关布局
基于光谱的
基于空间关系的
遥感图像特征集
遥感图像 遥感图像计算机分类流程框图
将影像数据的连续变化转化为地图模式， 以提供给用户有意义的信息
获得关于地面覆盖和地表特征数据的更深 刻的认识
较目视解译客观，在分析大数据集时比较 经济
基本思想：通过迭代，逐次移动各类的中心，直 至得到最好的聚类结果为止
遥感图像的分类方法
遥感图像的分类方法
遥感图像的分类方法常见有以下几种：
1. 监督分类方法：该方法需要先准备一些具有标签的样本数据集进行训练，并从中学习模式进行分类。
常见的监督分类方法包括最大似然分类、支持向量机等。
2. 无监督分类方法：该方法不需要标签样本数据集，通过对图像像素进行统计分析和聚类来确定类别。
常见的无监督分类方法包括K均值聚类、高斯混合模型等。
3. 半监督分类方法：该方法结合监督和无监督分类方法的优势，同时利用有标签和无标签样本数据进行分类。
常见的半监督分类方法包括标签传播、半监督支持向量机等。
4. 深度学习分类方法：近年来，随着深度学习方法的发展，基于卷积神经网络（CNN）的遥感图像分类方法变得流行。
这些方法通过搭建深度学习网络模型并使用大量的标签样本进行训练，能够实现较高的分类精度。
除了以上几种方法外，还有基于纹理特征、形状特征等的分类方法。
不同的分类方法适用于不同的遥感图像场景和实际需求。
综合考虑数据集大小、分类效果、计算时间等因素，选择合适的分类方法对于遥感图像的分类任务非常重要。
基于深度学习的遥感影像分类与地物识别
基于深度学习的遥感影像分类与地物识别遥感影像是指通过航空器、卫星等远距离获取地面物体信息的技术。
随着遥感技术的不断发展和深度学习算法的兴起，基于深度学习的遥感影像分类与地物识别成为了研究的热点之一。
本文将介绍基于深度学习的遥感影像分类与地物识别的相关概念、方法和应用。
一、遥感影像分类与地物识别概述遥感影像分类是指将遥感影像中的像素分配到预定义的类别中，以实现对地物的自动识别和分类。
地物识别是指根据遥感影像的特征，将其分为不同的地物类别，并进行识别。
遥感影像分类与地物识别在农业、城市规划、环境监测等领域有着广泛的应用。
二、基于深度学习的遥感影像分类与地物识别方法基于深度学习的遥感影像分类与地物识别方法主要包括以下几个方面：1. 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是深度学习中最常用的模型之一，其强大的特征提取和分类能力使其在遥感影像分类与地物识别中得到广泛应用。
通过多层卷积和池化操作，CNN可以有效地提取遥感影像中的文本、纹理、形状等特征。
并且，卷积神经网络可以通过多层网络结构实现对复杂地物的识别和分类。
2. 循环神经网络（RNN）循环神经网络是一种专门用于处理序列数据的深度学习算法。
在遥感影像分类与地物识别中，循环神经网络可以用于处理时间序列的遥感影像数据，以实现对地物的时间变化和时空关系的建模。
通过循环结构，循环神经网络可以沿着时间序列传递信息，并捕捉到地物在时间和空间上的特征。
3. 生成对抗网络（GAN）生成对抗网络是一种由生成器和判别器组成的网络结构。
在遥感影像分类与地物识别中，生成对抗网络可以用于生成模拟的遥感影像，以扩充训练数据的规模和多样性。
通过生成对抗网络，可以生成更多的样本用于训练，提高模型的泛化能力和分类准确度。
4. 迁移学习迁移学习是一种将已经学习到的知识和模型迁移到新的任务中的技术。
在遥感影像分类与地物识别中，通过在已有的遥感影像数据集上训练深度学习模型，并将其应用于新的遥感影像数据集上，可以大大加快模型的训练速度和提高分类准确度。
基于卷积神经网的遥感影像分类技术
基于卷积神经网的遥感影像分类技术一、遥感影像分类技术概述遥感技术作为获取地球表面信息的重要手段，已经广泛应用于环境监测、城市规划、农业管理、灾害评估等多个领域。
随着遥感数据量的不断增加，如何高效、准确地处理和分析这些数据成为亟待解决的问题。
遥感影像分类技术是解决这一问题的关键技术之一，它通过将遥感影像中的像素或对象划分为不同的类别，为后续的数据分析和决策提供基础。
1.1 遥感影像分类技术的重要性遥感影像分类技术对于理解和解释遥感数据至关重要。
通过对遥感影像进行分类，可以识别出不同的地物类型，如植被、水体、城市区域等，从而为资源管理、环境监测和城市规划等提供决策支持。
此外，随着遥感技术的发展，获取的影像分辨率越来越高，数据量也越来越大，传统的分类方法已经难以满足实际需求，因此，研究和开发高效的遥感影像分类技术具有重要的现实意义。
1.2 遥感影像分类技术的研究进展遥感影像分类技术的研究已经取得了显著进展。
传统的分类方法，如最大似然分类、支持向量机等，虽然在某些情况下仍然有效，但它们通常需要大量的参数调整和人工干预。
近年来，随着机器学习和深度学习技术的发展，基于这些技术的遥感影像分类方法逐渐成为研究的热点。
特别是卷积神经网络（CNN）在图像处理领域的成功应用，为遥感影像分类提供了新的解决方案。
二、卷积神经网络在遥感影像分类中的应用卷积神经网络是一种深度学习模型，它通过模拟人脑处理视觉信息的方式，能够自动学习图像的特征。
在遥感影像分类中，CNN能够从大量的遥感数据中提取有用的特征，并进行有效的分类。
2.1 卷积神经网络的基本结构卷积神经网络主要由卷积层、池化层和全连接层组成。
卷积层负责提取图像的局部特征，池化层用于降低特征的空间维度，全连接层则用于最终的分类决策。
此外，为了提高模型的泛化能力，通常会在网络中加入归一化层和激活函数。
2.2 卷积神经网络的优势与传统的遥感影像分类方法相比，卷积神经网络具有以下优势：- 自动特征提取：CNN能够自动从遥感影像中提取特征，无需人工设计特征提取器，这大大减少了人工干预和参数调整的工作量。
【毕业论文选题】遥感本科生毕业论文题目
遥感本科生毕业论文题目遥感是以航空摄影技术为基础，在20世纪60年代初发展起来的一门先进又实用的空间探测技术。
学术堂为你提供了以下遥感本科生毕业论文题目，望借鉴采纳。
遥感本科生毕业论文题目一：1、GIS和遥感辅助下流域模拟的空间离散化与参数化研究与应用2、遥感和地理信息系统支持的土水资源分类、评价与预测研究3、基于遥感与地理信息系统的洪灾风险区划研究4、基于遥感影像与GIS数据的变化检测理论和方法研究15、基于遥感、GIS的陕北农牧交错带土地利用与生态环境效应研究6、遥感图像的目标检测方法研究7、遥感图像编码技术与算法研究8、基于遥感和地理信息系统的矿区环境监测与评价9、卫星遥感成像计算机仿真系统的研究与应用10、基于JPEG2000的高速遥感图像实时压缩仿真系统研究11、基于内容检索的遥感影像数据库系统研究12、基于遥感影像的地图道路网数据的变化检测13、基于小波变换的遥感图像融合算法的研究14、高分辨率遥感影像道路分割算法研究15、基于控制点影像数据库的遥感卫星影像几何矫正和半自动配准16、遥感和GIS技术在磐石市土壤侵蚀定量分析的应用研究17、GIS技术支持下的海岸带遥感动态监测分析18、基于灰度共生法和小波变换的遥感影像纹理信息提取19、荒漠化评价遥感信息模型的研究20、基于J2EE的遥感影像数据库检索与发布系统的设计与实现21、现代遥感和GIS技术支持下的江苏省某市土地利用变化研究22、基于单时相遥感影像与GIS的土地利用变化检测方法研究23、GIS和遥感（RS）在滇西北三江并流区地貌环境演化研究中的应用24、海量遥感图像内容检索关键技术研究25、基于多分辨率分析的遥感图像融合算法研究26、遥感软件知识产权与数字遥感影像版权保护27、基于特征点的遥感图像配准方法及应用研究28、基于成像系统建模提高遥感图像分辨率方法研究29、基于随机场模型的遥感影像变化检测方法研究30、基于特征区域的遥感影像数字水印研究231、基于数据库方式的遥感图像库内容检索研究32、面向对象的滩涂湿地遥感与GIS应用研究33、基于面向对象理论的城市空间信息遥感分析研究34、基于遥感和GIS的上海土地利用变化与土壤碳库研究35、高空间分辨率遥感影像单株立木识别与树冠分割算法研究36、虚拟样机技术及其在航天遥感器研发中的应用37、基于内容的光学遥感图像检索关键技术研究38、空域自适应滤波方法及其在斜模式遥感图像复原中的应用39、基于遥感和GIS的观测气温订正及对LUCC响应研究40、遥感影像数字水印算法研究遥感本科生毕业论文题目二：41、遥感与GIS在油气管道线路选择中的应用研究42、基于AcrGISServer的卫星遥感影像管理系统43、多权限遥感影像信息隐藏技术研究44、MODIS卫星遥感数据云检测软件设计45、基于GIS的遥感影像快速浏览系统的设计与实现46、基于遥感与GIS技术的锡林郭勒盟干旱监测与预警研究47、点、线结合下的多源高分辨率遥感影像匹配48、基于无人机遥感平台图像采集处理系统的研究49、基于OpenGL的遥感图像三维可视化重建50、面向对象的高分辨率遥感图像分割方法的研究51、基于遥感与GIS技术的汶川县地震前后生态环境质量评价52、遥感和GIS在汶川地震灾区地质灾害调查与评价中的应用研究53、遥感影像面状地物半自动提取方法354、遥感影像数据库原型系统的设计与实现55、遥感图像配准与变化检测中的关键技术研究56、遥感图像分割算法研究与实现57、高分辨率可见光遥感图像港口及港内目标识别方法研究58、遥感图像融合及应用研究59、暴雨诱发的地质灾害遥感监测与评估60、基于遥感和GIS的高分辨率城市人口密度模拟61、基于遥感技术的大庆地区地质环境监测与变化趋势评价62、基于ArcGISEngine的遥感土地退化监测子系统的设计与实现63、基于ArcGIS与ENVI一体化的遥感影像数据的网络发布与共享64、基于GIS和遥感的景观视觉资源评价65、第二次土地调查遥感解译与数据库建立研究66、基于遥感分类图的矢量化算法研究及应用67、GIS支持下的中国陆地生物量遥感动态监测研究68、基于多源遥感信息的WebGIS的设计与实现69、GIS辅助的遥感图像处理与分析技术的研究70、GIS和遥感辅助下的江西潋水河流域化学径流计算机模拟探讨71、基于遥感和GIS的土地利用变化及其环境效应分析72、基于遥感和GIS的塔里木河下游土地利用/覆盖变化研究73、基于小波包的遥感图像半脆弱性数字水印74、海量遥感影像数据库系统的设计和实现75、基于遥感和GIS的青藏铁路生态累积效应研究76、多光谱和全色遥感图像融合算法研究77、矿区遥感监测业务处理及管理信息系统设计与实现78、决策树分类器的实现及在遥感影像分类中的应用79、基于Hadoop遥感影像存储与管理系统的设计与实现480、基于空间信息核模糊C均值聚类算法的遥感图像分类遥感本科生毕业论文题目三：81、基于高分辨率遥感影像的交通路网提取技术研究82、基于面向对象遥感技术的矢量元胞自动机建模及应用83、基于遥感技术的土地违法发现系统的研制与开发84、主客观相结合的遥感图像质量评价方法研究85、遥感图像几何定位精度评价方法研究86、基于颜色和纹理特征的遥感图像检索87、基于特征的遥感图像自动配准技术研究88、基于MongoDB与Hadoop的地学遥感大数据管理系统的设计89、陇南金矿区矿山环境遥感监测与GIS评价研究90、定量化遥感数据网络发布模型设计与实现91、遥感与GIS技术在工业园规划中的应用研究92、多源遥感信息集成应用系统综合处理平台的设计与实现93、海量遥感影像管理系统的设计与实现94、基于遥感和GIS的兴和县土地利用时空变化研究95、彩色遥感图像分割算法研究96、基于遥感和GIS的京津冀都市圈城乡建设用地变化分析97、基于遥感与GIS的乌鲁木齐市绿地资源分析98、湖北省土壤侵蚀遥感监测信息WEB发布系统开发及实现99、基于小波变换的遥感图像自动配准算法研究100、基于内容的遥感图像数据库检索研究及实现101、遥感影像纹理特征提取及其在影像分类中的应用102、基于高光谱遥感图像的植被分析软件设计5103、基于MODIS遥感影像及元胞自动机的京津冀地区城市模拟研究104、土地调查数据库中海量遥感影像数据的组织管理模式研究105、多源微波遥感数据综合应用系统设计与实现106、遥感影像配准与融合技术研究107、分布式遥感空间数据库信息共享平台的设计与实现108、基于遥感与GIS的北京市城镇化进程的动态研究109、基于支持向量聚类的遥感图像分割算法研究110、基于遥感和GIS技术的淮安市土地利用变化研究111、基于遥感与GIS的土地利用更新调查方法研究112、基于地理信息Web服务的海量遥感影像分布式处理与发布113、基于Oracle数据库的遥感影像数据管理与应用114、基于遥感和GIS的河流湖泊湿地信息提取与分析115、遥感图像分割算法研究及应用116、遥感与GIS技术在矿山环境监测与质量评价中的应用117、遥感与GIS技术在山区铁路工程地质勘察中的应用研究118、基于遥感影像的专题图制图综合研究及实践119、基于遥感影像的地物信息自动提取技术研究与实现120、基于遥感和GIS的重庆市涪陵区城市扩展分析遥感本科生毕业论文题目四：121、基于高分辨率遥感影像中舰艇目标的分割与提取技术研究122、土地利用遥感监测本底数据库建设与应用123、水源林遥感图像空间信息特征数据挖掘124、多尺度遥感图像分割算法研究与应用125、基于遥感和GIS的矿山环境评价体系的构建与研究6126、遥感数据处理软件的设计与实现127、卫星遥感影像处理系统浏览图生成与云掩膜生成模块的设计与实现128、遥感图像道路信息提取研究129、基于四元数的彩色图像部分加密研究及在遥感图像的应用130、遥感专题产品生产中业务流程控制与资源调度设计与实现131、基于隐马尔可夫树模型与旋转不变性的遥感图像纹理检索方法研究132、基于遥感图像的内河航道识别研究133、资源三号遥感影像阴影检测与补偿系统研究与开发134、红外遥感图像仿真系统算法集成软件设计与实现135、基于MongoDB遥感数据存储管理策略的研究136、多光谱遥感图像变化检测的聚类算法研究137、基于Hadoop的遥感数据存储与管理系统的研究与实现138、海洋遥感数据传输系统研究与设计139、中科星图遥感应用软件营销策略研究140、基于遥感影像的数字水印的研究与实现141、基于脆弱水印的遥感影像完整性认证算法研究142、面向遥感产品的可视化建模方法研究143、基于Petri网的遥感产品生产模型研究与应用144、遥感产品并行生产技术的研究及其应用145、面向服务的消息中间件在异构遥感系统中的应用146、面向遥感数据的云数据库技术研究与应用147、面向高分应用的在线遥感数据挖掘研究7。
遥感影像分类方法与技巧分享
遥感影像分类方法与技巧分享引言：在当今科技迅速发展的时代，遥感技术的广泛应用已经深深影响到了我们的生活。
作为遥感技术的重要应用领域之一，遥感影像分类在土地利用、环境监测和资源管理等方面发挥着重要作用。
本文将分享一些遥感影像分类的方法和技巧，希望能为相关领域的研究者和从业人员提供一些参考。
一、像元级分类方法像元级分类方法是最基本、最常用的遥感影像分类方法之一。
其基本思想是将图像中的每个像元作为一个独立的单位进行分类判别。
常见的像元级分类方法包括最大似然分类、支持向量机（SVM）分类和决策树分类等。
这些方法可以通过大量的样本数据训练，自动提取特征并进行分类。
1.1 最大似然分类最大似然分类是一种基于统计学原理的分类方法，其核心思想是根据已有训练样本的统计特征，在分类器中计算每个类别出现的可能性，并选择最大可能性对应的类别作为分类结果。
最大似然分类方法简单易懂，适用于多数遥感影像分类任务。
1.2 支持向量机（SVM）分类支持向量机是一种经典的机器学习分类方法，在遥感影像分类中也得到了广泛应用。
SVM分类通过构建超平面，使得样本点能够最大程度上分隔开来。
其优点是具有较好的泛化能力和鲁棒性，适用于高维数据的分类。
1.3 决策树分类决策树分类是一种基于逻辑判断的分类方法，通过构建一系列的条件规则，将输入数据逐层划分为不同类别。
决策树分类方法的优点是易于理解和解释，并且可以直观地呈现分类过程。
二、基于对象的分类方法基于对象的分类方法将像元级分类进一步扩展为对影像中的对象进行分类。
该方法将图像中的像素组织为不同的对象区域，然后根据这些区域的形状、纹理和空间关系等特征进行分类判别。
常见的基于对象的分类方法包括分割和目标识别等。
2.1 分割分割是将连续的像元组合成不同对象区域的过程。
常见的分割方法包括基于阈值、区域生长和图论等。
分割方法的选择应根据图像的特点和需要进行合理的选择。
2.2 目标识别目标识别是将已经分割好的对象区域进行分类的过程。
测绘技术中的遥感图像分类与监督分类方法
测绘技术中的遥感图像分类与监督分类方法引言遥感图像分类是测绘技术中常用的图像处理方法之一，它通过对遥感图像进行分类和分割，为地理信息系统（GIS）和地球观测提供了重要的数据支持。
本文将介绍遥感图像分类的基本概念，以及常用的监督分类方法。
一、遥感图像分类的基本概念遥感图像分类是指将遥感图像中的像素根据其反射率或辐射率等特征划分为不同地物类别，并赋予其相应的分类标签。
遥感图像分类可以帮助人们了解地物分布、变化趋势以及环境状况等，对于农业、城市规划、环境保护等领域具有重要的应用价值。
二、监督分类方法1. 最大似然法最大似然法是一种常用的监督分类方法，它基于贝叶斯决策理论，通过计算每个像素属于不同类别的概率，从而确定其分类标签。
最大似然法假设像素的灰度值服从高斯分布，并通过最大化像素灰度值在每个类别中的概率来进行分类。
虽然最大似然法在某些情况下效果较好，但它对于复杂的遥感图像分类问题可能存在一定的局限性。
2. 支持向量机（SVM）支持向量机是一种基于统计学习理论的监督分类方法，它通过构建一个最优的超平面，将不同类别的像素分隔开。
支持向量机不仅可以处理线性可分的数据，还可以通过核函数将数据映射到高维空间，从而处理线性不可分的数据。
支持向量机在处理遥感图像分类问题时具有较好的性能，但其计算复杂度较高，需要大量的训练样本和运算时间。
3. 随机森林随机森林是一种集成学习方法，它通过组合多个决策树，从而提高分类准确性。
随机森林不仅可以处理多类别的分类问题，还可以处理高维数据，并且具有较好的鲁棒性和抗噪性。
在遥感图像分类中，随机森林通常能够取得较好的分类效果，并且对于特征的选择和处理具有一定的鲁棒性。
4. 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是一种基于深度学习的监督分类方法，它通过多层卷积层和池化层进行特征提取和降维，最后通过全连接层进行分类。
卷积神经网络在图像分类领域取得了显著的成就，对于遥感图像分类问题也有较好的应用效果。
遥感分类方法
遥感分类方法遥感分类是指利用遥感技术获取的图像数据，通过对图像进行解译和分类，将地物按照其特征进行划分和分类的过程。
遥感分类方法是遥感图像处理的重要内容，也是遥感应用的核心技术之一。
在遥感分类方法的研究和实践中，人们不断探索和总结出了多种分类方法，以适应不同的遥感应用需求。
一、基于像元的遥感分类方法。
基于像元的遥感分类方法是指将遥感图像中的每个像元按照其特征进行分类。
这种方法通常使用各种数学和统计模型，如最大似然分类、支持向量机、人工神经网络等，对像元进行分类。
这种方法的优点是能够充分利用遥感图像的空间信息，对图像进行高精度的分类。
但是，基于像元的分类方法也存在着计算量大、对数据质量要求高等缺点。
二、基于对象的遥感分类方法。
基于对象的遥感分类方法是指将遥感图像中的像元组合成具有一定空间连续性和相似性的对象，然后对这些对象进行分类。
这种方法通常使用分割算法将遥感图像分割成不同的对象，然后对这些对象进行分类。
基于对象的分类方法能够更好地反映地物的空间分布特征，对于一些地物边界不清晰的情况，基于对象的分类方法能够得到更好的分类结果。
三、基于特征的遥感分类方法。
基于特征的遥感分类方法是指根据地物的特征进行分类。
这种方法通常是先对地物的特征进行提取，然后根据这些特征进行分类。
地物的特征可以包括光谱特征、纹理特征、形状特征等。
基于特征的分类方法能够更好地反映地物的本质特征，对于一些光谱混合的地物，基于特征的分类方法能够得到更准确的分类结果。
四、基于深度学习的遥感分类方法。
随着深度学习技术的发展，基于深度学习的遥感分类方法逐渐成为研究热点。
深度学习技术能够自动学习图像的特征表示，对于遥感图像中复杂的地物分类问题具有很好的效果。
基于深度学习的分类方法能够更好地处理遥感图像中的复杂地物，对于一些传统方法难以解决的分类问题，基于深度学习的方法能够得到更好的分类结果。
总结起来，遥感分类方法是遥感图像处理的重要内容，不同的分类方法各有优缺点，应根据具体的遥感应用需求选择合适的分类方法。
遥感影像数据的分类与应用
遥感影像数据的分类与应用随着遥感技术的发展，遥感影像数据已经成为实现地球资源管理、环境监测与应急响应等方面的重要手段之一。
如何高效地对遥感影像数据进行分类与应用，成为遥感技术应用的重要研究领域之一。
一、遥感影像数据分类1.基本概念遥感影像数据分类是将遥感影像数据中的像素按照行政区划、地物类型等标准进行分类的过程。
2.基本方法遥感影像数据分类的方法一般分为以下几种：（1）.经验分类法：利用图像特征和颜色分布进行分类。
（2）.监督分类法：利用已知地物类型的样本数据进行分类，并进行训练。
（3）.非监督分类法：自动识别出现有地物类型，不需要人为干预。
3.分类准确度评价分类准确度评价是对遥感影像数据分类结果进行评价，反映分类结果的准确性。
常用的方法有：（1）.混淆矩阵法：将分类结果与实际情况进行比对，得出正确分类的数据。
（2）.Kappa系数法：分类准确度评价方法的一种，能够比较直观地反映分类的准确性。
二、遥感影像数据应用1.土地利用监测土地资源是人类赖以生存的基本资源之一，利用遥感影像数据进行土地利用监测，可以及时掌握土地资源的变化情况，提高土地资源管理的效果。
2.矿产资源勘探遥感技术在矿产资源勘探中有着不可替代的作用。
利用遥感影像数据的红外光谱信息，可以快速找到潜在的矿产资源矿体位置。
3.城市规划设计城市规划设计是城市发展的重要环节。
利用遥感影像数据，可以较为直观地了解城市基础设施建设情况、绿化程度、建筑物分布等，为城市规划、设计提供必要的参考。
4.自然灾害监测和预警自然环境的变化难以预测，自然灾害的突发常常导致巨大的损失。
利用遥感技术，可以及时监测自然环境的变化情况，提前预警自然灾害，减少灾害对人们生命和财产的损失。
5.军事侦察和防务建设遥感影像数据具有隐蔽性和全局性，因此可以用于军事侦察和防务建设。
利用遥感影像数据，可以快速获取军事目标的位置、分布情况和建筑信息，对军事行动实施提供必要的情报支持。
基于卷积神经网络的遥感影像分类与目标识别
基于卷积神经网络的遥感影像分类与目标识别遥感影像分类和目标识别是遥感技术在地理信息系统和计算机视觉领域的重要应用之一，其在环境监测、城市规划、农业资源管理等领域具有广泛的应用前景。
为了实现高精度的遥感影像分类和目标识别，近年来基于卷积神经网络的方法在这一领域取得了显著的进展。
遥感影像分类指的是将遥感影像中的不同地物进行自动分类，如将土地覆盖类型分为森林、湖泊、耕地等。
目标识别则是根据遥感影像中的目标特征进行识别和分类，如建筑物、道路、车辆等。
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）作为一种特殊的深度学习网络结构，在图像处理领域表现出色。
它能够自动从原始数据中学习到有用的特征表示，并且能够处理具有高维结构的数据，如图像数据。
基于卷积神经网络的遥感影像分类与目标识别方法充分利用了卷积神经网络的特性，能够有效地提取遥感影像中的地物特征。
首先，基于卷积神经网络的遥感影像分类与目标识别的方法需要进行数据预处理。
对于遥感影像数据，可能需要进行去噪、增强、归一化等操作，以提高数据的质量和可用性。
此外，还需要将原始影像划分为训练集和测试集，并对训练集进行标注，以便监督学习算法能够学习到正确的分类和识别规则。
其次，卷积神经网络的核心部分是卷积层和池化层。
卷积层通过滑动窗口的方式对输入图像进行卷积操作，提取图像中的局部特征。
池化层则通过降采样的方式减少特征图的维度，同时保留主要的特征。
通过多层的卷积层和池化层，卷积神经网络能够逐步提取出图像的高级特征。
然后，为了进一步提高分类和识别的准确性，可以引入其他技术和网络结构。
例如，可以使用残差连接（Residual Connection）来解决网络的退化问题，使网络能够更好地适应复杂的遥感影像数据。
此外，还可以采用注意力机制（Attention Mechanism）来提高网络对目标特征的关注度，以更好地识别遥感影像中的目标。
最后，基于卷积神经网络的遥感影像分类与目标识别方法需要进行模型训练和评估。
基于ENVI的遥感图像分类方法比较研究
基于ENVI的遥感图像分类方法研究比较（聊城大学环境与规划学院GIS专业2010级4班学号:2010203***）摘要基于监督分类方法在遥感图像分类中已经普遍应用，本文将介绍了几种ENVI 提供的常用的监督分类方法和ENVI EX提供的面向对象的分类方法。
对同一遥感图像运用这几种方法进行分类，并对分类结果进行对比，从而分析这几种方法分类精度之间的差异。
关键词遥感图像分类平行六面体最小距离法最大似然法面向对象第一章绪论1.1、研究的背景和意义随着遥感技术的发展，遥感已逐步成为采集地球数据及其变化信息的重要技术手段和重要的信息来源，并在世界范围内以及我国的许多政府部门、科研单位和公司得到广泛的应用。
由于不同领域遥感图像的应用对遥感图像处理提出了不同的要求，所以图像处理中重要的环节——图像分类也就显得尤为重要。
遥感图像通过亮度值或像元值的高低差异( 反映地物的光谱信息) 及空间变化( 反映地物的空间信息) 来表示不同地物的差异。
这是区分不同图像地物的物理基础。
遥感图像分类就是利用计算机通过对遥感图像中各类地物的光谱信息和空间信息进行分析，选择特征，将图像中每个像元按照某种规则或算法划分为不同的类别，然后获得遥感图像中与实际地物的对应信息，从而实现遥感图像的分类。
目前随着各种新理论新方法的相继涌现，遥感图像存在多种分类方法，所以本文主要是选取几种常用的监督分类方法和ENVI EX提供的面向对象分类方法用实验结果表明它们之间存在的差异。
1.2、研究方法(1)、本文从遥感图像解译的基本原理出发，阐述了ENVI软件在遥感图像解译中使用的原理，并对其提供的方法进行了详细的解读。
(2)、详细叙述了ENVI EX提供的Feature Extraction工具即面向对象分类方法的使用。
(3)、根据得到的分类结果，采用混淆矩阵和kappa系数对分类结果进行精度评价。
从中得出一些结论，并对ENVI软件在遥感图像分类方法中提出可行性建议。
基于深度学习的遥感图像分类研究
基于深度学习的遥感图像分类研究遥感图像分类是遥感技术的重要应用领域之一，它利用遥感图像中的空间、光谱、纹理等特征，对地物进行自动分类。
传统的遥感图像分类方法主要依赖于人工提取特征和设计分类器，但是这种方法面临着特征表达的不充分以及分类器的泛化能力较弱的问题。
随着深度学习的兴起，基于深度学习的遥感图像分类研究也逐渐受到广泛关注。
基于深度学习的遥感图像分类研究主要包括以下几个方面的内容：深度卷积神经网络的设计与改进、网络训练与优化、数据增强和迁移学习等。
首先是深度卷积神经网络的设计与改进。
传统的卷积神经网络（CNN）在遥感图像分类任务中往往存在一些问题，例如浅层网络难以提取复杂的空间和光谱特征，深层网络容易出现梯度消失或梯度爆炸等问题。
因此，研究人员提出了一系列的深度卷积神经网络结构，如深度残差网络（ResNet）、密集连接网络（DenseNet）等。
这些网络结构利用残差学习和密集连接的方式增强了特征的传递和信息的流动，从而提升了遥感图像分类的性能。
其次是网络训练与优化。
深度卷积神经网络具有较大的参数量和复杂的结构，需要大量的标注数据进行训练。
然而，遥感图像的标注数据较为有限，这给网络的训练带来了困难。
为了解决这个问题，研究人员提出了一些方法，如半监督学习、迁移学习和生成对抗网络等。
这些方法可以利用未标注数据、其他领域的数据或生成数据的方式来增加训练数据量，提高网络的泛化能力和分类性能。
另外，数据增强也是基于深度学习的遥感图像分类研究中的重要内容。
数据增强可以通过改变遥感图像的亮度、对比度、尺度、角度等方式产生更多样化的训练样本，增加网络对不同变化情况的鲁棒性。
同时，数据增强也可以通过增加噪声、模糊化等方式提高网络的鲁棒性，使其能够更好地适应真实世界中的遥感图像。
此外，迁移学习也在基于深度学习的遥感图像分类研究中发挥着重要作用。
由于遥感图像往往涉及到不同的地域、不同的传感器等特殊情况，局部训练的网络在新的地域或传感器上往往无法取得良好的分类结果。
遥感图像分类方法与结果验证技巧
遥感图像分类方法与结果验证技巧遥感图像分类是利用遥感数据进行地物分类的过程，是遥感技术在地学领域中的重要应用之一。
而遥感图像分类方法的选择和结果验证技巧的使用对于获得准确可靠的分类结果至关重要。
本文将讨论常见的遥感图像分类方法以及一些结果验证技巧。
一、遥感图像分类方法1. 监督分类方法监督分类方法是最常用的一种遥感图像分类方法，它需要先手动标注一些样本点，然后使用机器学习算法进行分类。
常用的监督分类方法包括支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和人工神经网络（ANN）等。
这些方法在遥感图像分类中表现出色，但要求标注样本点会增加工作量。
2. 无监督分类方法与监督分类方法相反，无监督分类方法不需要事先手动标注样本点，而是通过对图像内部的类别划分进行分类。
常用的无监督分类方法包括聚类算法，如K均值算法和谱聚类算法。
这些算法可以有效地从遥感图像中自动识别出地物的类别，但分类结果的准确性可能不如监督分类方法。
3. 半监督分类方法半监督分类方法结合了监督和无监督分类方法的优点，它既可以利用有标签样本进行训练，又可以利用无标签样本进行分类。
典型的半监督分类方法包括自动编码器和生成对抗网络（GAN）等。
这些方法在遥感图像分类中具有潜力，可以有效提高分类结果的准确性。
二、结果验证技巧1. 精确度评估精确度评估是验证分类结果准确性的重要指标之一。
常用的精确度评估方法包括混淆矩阵、精确度（Accuracy）、召回率（Recall）和F1值等。
通过对分类结果和真实样本进行对比，可以评估分类算法的准确性。
2. 交叉验证交叉验证是在有限的数据集上评估模型性能的常用方法，它可以有效地避免由于数据集选择不当而引起的偏差。
常见的交叉验证方法有k折交叉验证和留一交叉验证。
在遥感图像分类中，交叉验证可以帮助评估模型在不同样本集上的分类性能。
3. ROC曲线分析ROC曲线分析是衡量分类器性能的重要工具，它可以绘制出分类器在不同阈值下真阳性率和假阳性率之间的关系。
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基金项目 : 南京林业大学引进高层次人才和高层次留学回国人员科研基金项目 ( G 2009- 04) ; 南京林业大学土 木工程学院研究 生创 新基金项目 ( Y C2009- 5 ) 作者简介 : 史云松 ( 1987) ) , 硕士生。 * 史玉峰 ( 通信作者 ) , 教授。 E-m ai: l yu feng788 @ 163. com。 引文格式 : 史云松 , 史玉峰 . 基于核模糊聚类的遥感影像分类 [ J] . 南京林业大学学报 : 自然科学版 , 2010, 34 ( 6) : 164 - 166 .
[ 13- 15]
为了提高算法的运算速度, 简化运算程序, 在 此采用高斯核函数, 则有: K G (x, y ) = exp |x - y | , 2 2R
2
( 11 ) ( 12 )
K G ( xk , vi ) = K G ( xk, v i )。 KFCM 算法描述如下 :
( 1)设定高斯核函数 K G ( x, y )中的参数 R 、 聚类 个数 c、 模糊指数 m、 收敛精度 E 、 最大迭代次数 k。 ( 2) 初始化各个聚类中心 vi ( i = 1, 2 , ,, c)。 ( 3) 重复下面的运算: 如果它小于某个确定的 阈值, 或它相对上次目标函数的改变量小于某个阈 值 , 则 算 法 停 止。 ( a) 用 当 前 的 聚 类 中 心 根 据
p q
E
uik K ( xk, v i )
m
输入模式空间 R 映射到一个高维特征空间 R , 再在 高维特征空间中进行对应的线性操作。在各种实际 的应用中, 只需要应用特征空间的内积, 而不需要知 道非线性映射 < (# )的具体形式, 用满足 M ercer条件 的核函数替换线性算法中的内积, 就能得到原输入 空间中对应的非线性算法。各种基于核方法的理论 与方法相继提出, 典型的包括支持向量机、 核 F isher 判别法、 核主成分分析等
基于核模糊聚类的遥感影像分类
史云松, 史玉峰
( 南京林业 大学土木工程学院 , 江苏
*
南京
210037)
摘要: 基于模糊模式识别原理和核方法特性 , 提出了基于核的模糊聚类算法, 用核目标函数取代 模糊 C-均值中的目标函数 , 选用高斯核函数实例研究了模糊核聚类在遥感影像分类中的应用。 结果表明: 与传统的模糊聚类算法相比, 模糊核聚类算法能够有效改善遥感影像分类效果 , 从而 拓宽了模糊模式识别的应用范围 。 关键词 : 模糊聚类 ; 核模糊聚类; 遥感影像 ; 分类 中图分类号 : TP751 文献标志码: A 文章编号: 1000- 2006( 2010) 06- 0164- 03
Eu
k= 1 n k=1
n
m ik
xk , P i= 1 , 2, ,, c, ( 3)
K ( v i, v i ) - 2 K ( xk, v i )。 由此可以定义下式
( 7)
Eu
m ik
uik =
E
j= 1
dki dkj
- 2 /(m - 1)
, P i= 1 , 2 , ,, c; k = 1 , 2 , ,, n。 ( 4)
。
常用的满足 M ercer 条件的核函数有多项式核 函数、 径向基核函数和 sigm o id 核函数等。以 < ( x i ) 表示模式矢量 x i ( i= 1 , 2 , ,, n) 在高维特征空间的 像 , 而 < (# )表示非线性映射函数。若选用核函数
第 34 卷 第 6 期 2010 年 11 月 http: / /www. n ldxb. com
南京林业大学 学报 (自 然科学 版 )
Journa l o f Nan jing F orestry Un iv ersity ( N atural Sc ience Ed ition)
V o.l 34 , No . 6 N ov . , 2010
[ 12]
基于目标函数的模糊聚类方法, 该方法设计简单、 解 决问题的范围广, 可以转化为优化问题而借助经典 数学的非线性规划理论求解, 并易由计算机实现。 根据应用领域的特点, 一些学者提出用模糊聚类算 法优化特征选取
[ 4]
, 避免了在特征数很大情况下的
修回日期 : 2010- 07 - 26
。 FCM 用模糊 划分 , 以 每个 给定 数据 点
:
2
E E
c
n
u ik | 5 ( xk ) - 5 ( vi ) | 。
m
( 6)
i= 1 k = 1
其中, vi ( i= 1 , 2 , ,, c) 为输入空间中的聚类中心, 展开并进行核代入, 有 | 5 ( xk ) - 5 ( v i ) | = K ( xk, xk ) +
2
vi =
c
。
随着核方法的提出和计算机技术的发展, 基于核的 。 笔者将模糊模式识别理论应用于遥感影像分 类工作中, 在分析模糊 C均值算法和 核方法的基 础上, 采用基于高斯核的模 糊 C均值 算法对遥感 影像进行分类。
提出了一种基于 K-L 变换的分类方法 , 提取最
[ 2]
主要的 3个成分合成假彩色图 , 然后利用 BP 神经网 络对影像进行分类 ; 胡剑策等 采用支持矢量机模 型对遥感影像的陆地覆盖物进行分类, 有效改善了 分类效果。自模糊集理论提出以来, 有关模糊信息 处理的理论和应用取得了重大的进展, 并由此产生 了模糊模式识别方法
第 6期
史云松 , 等 : 基于核模糊聚类的 遥感影像分类
q
165
用值在 [ 0, 1 ] 区 间的 隶 属度 来确 定其 属于 各个 组的程度 。与引入模糊划分相适应 , 隶属矩阵 U 允许有 取 值在 [ 0, 1 ] 区 间 的元 素。 加上归一化 规定, 一个数据集隶属度的和等于 1 。
K (x, y ), 则在特征空间 R , 模式矢量 x i 和 xj 之间 的 Euclid距离可表示为 d kij = K ( x i, xi ) + K ( x j, xj ) - 2 K ( x i, x j )。 ( 5 ) 依照核方法的思想 , 用非线性映射 < (# ) 把输 入空间变换到一个高维特征空间, 在该特征空间扩 展模糊 C-均值算法, 对变换后的特征矢量 xj ( j = 1 , 2, ,, n )进行模糊聚类分析。 1. 3 模糊核 C-均值算法 定义输入空间中的模糊核 C均值算法 ( 记为 KFC M ) 的目标函数为 J m ( U, v ) =
随着遥感数据源的增多, 遥感数据的分析处理 方法在不断发展。研究人员对遥感影像的分类方法 进行了大量研究, 如根据多光谱影像的特征 , Brown 等
[ 1]
/ 维数灾难 0; 众多研究人员对模糊聚类方法进行了 改进, 用于图像分割、 语音识别、 图像分类等 模糊聚类方法成为聚类研究的热点
[ 11] [ 5- 10]
C lassification of rem ote sensing i m age based on kernel fuzzy C -m eans
SH I Yun -song , S H I Yu - feng
*
( Co lleg e o f C iv il Eng ineer ing, N anjing Fo restry U n ive rs ity , N an jing 210037 , Ch ina) Abstrac t : Based on the princip le of fuzzy patte rn recogn ition and the character istics o f kernel based me thod , an a lgo rithm of kernel based fuzzy c luster ing is put forwa rd. B ased on the princ ip le o f fuzzy pattern recognition and the charac teristics o f ke rnelm e thod , the ob jective function of fuzzy C-m eans is substituted w ith a ke rnel ob jective func tion and the G aussian kerne l function is used in a kernel based fuzzy cluster ing . T he approach o f kernel based fuzzy cluster ing is used in the classification of re m ote sensing i m age , and the resu lt show s that it can effective ly i m prove the c lassification accura cy o f re m ote sensing i m ages com pared w ith the traditional fuzzy C-m eans c lustering . T he approach presented in th is paper can deve lop the application range o f fuzzy pattern recogn ition. K ey word s : fuzzy C-m eans ; ke rnel fuzzy C-m eans ; re m ote sensing i m ag e ; c lassifica tion
1/(m - 1)
FC M 算法描述如下 : ( 1) 初始化聚类中心 v i ( i = 1 , 2 , ,, c)。典型 的做法是从所有数据点中任取 c 个点。 ( 2) 用式 ( 4 )确定隶属矩阵 U。 ( 3) 根据式 ( 3 ) 计算目标函数 , 如果它小于某 个确定的阈值, 或它相对上次目标函数的改变量小 于某个阈值 , 则算法停止。 ( 4) 根据式 ( 3) 修正聚类中心。返回步骤 ( 1 ) 。 1 . 2 核方法 核方法是一系列先进非线性数据处理技术的总 称, 其共同特征是这些数据处理方法都应用了核映 射