基于模糊三i算法的遥感影像聚类分析关键技术的研究

《基于模糊三i算法的遥感影像聚类分析关键技术的研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、基于模糊三I算法的遥感影像聚类分析关键技术研究摘要随着遥感技术的发展，不断地丰富了影像信息，从而使得遥感影像的应用得到迅速地推广。尤其在影像的聚类过程中，遥感影像的高分辨率特性较好地显示了不同类别的颜色信息，在地物提取、测绘、水土流失检测、森林分类、土地覆盖情况等实际应用中充分地展示了其优越性。因而对遥感影像聚类分析的研究具有广泛的应用前景。在目前的有监督聚类算法中，普遍认为Bayes算法的聚类效果较好，但是其结果仍然还不能满足客观的需求。主要存在的问题有：（1）传统Bayes算法具有很强的主观性。随着影像类别数的增加，由主观观察获得

2、的类别先验概率的误差也就随着增大，需要新的方法来解决其主观性问题；（2）随着影像分辨率的提高，影像包含的数据会更加详细、信息也更加全面，因而传统的简单求和再取平均的特征提取算法难以克服样本区域中噪声点或混合像元的影响，需要新的特征提取算法与之相适应；（3）影像聚类可以视为一个模式识别问题，然而相同模式的颜色不尽相同或者不同模式的颜色存在相同部分，无疑增加了聚类的难度。如何针对遥感影像聚类分析问题，充分融入一些新的理论知识和方法进行遥感影像的聚类是非常必要的。本文紧紧围绕以提高遥感影像聚类精度为主线，利用无人机遥感影像为主要信息数据，重点

3、从探讨影响传统Bayes算法聚类精度因素和构造新的聚类算法两方面加以论述。在现有研究的基础上，提出了新的遥感影像聚类算法和总结了聚类精度的评价指标。针对以上的问题，本文主要的研究工作及成果如下：（1）在对传统Bayes聚类算法进行研究的基础上，通过构造模糊隶属度函数来修正传统先验概率的主观确定，以提高遥感影像的聚类精度。（2）传统Bayes算法的特征提取中，各类别特征的提取均是基于样本元素权值在相同情况下求得的。通过研究灰色关联理论，并结合遥感影像高分辨率所表现出来的颜色特征，提出了一种能较好克服混合像元或者有噪声点影响的影像特征提取算

4、法。（3）通过利用模糊监督分类算法中多样本区域信息，研究了利用模糊三I算法的理论知识来对遥感影像进行模糊聚类分析。总而言之，在遥感影像的聚类分析中，如何提高聚类精度是关键之处，本文着重从该方面做了一系列的研究。实验结果表明，本文提出的聚类算法较好的提高了遥感影像的聚类精度。关键词：遥感影像，聚类分析，模糊Bayes-Gauss算法，灰色理论，模糊三I算法IThekeytechnologyoffuzzyclusteranalysisofremotesensingimagesbasedontripleIalgorithmAbstractWi

5、ththedevelopmentofremotesensingtechnology,theimageinformationisenrichedconstantly,whichmakestheapplicationofremotesensingimagehasbeenrapidpromotion.Especiallyinimageclusteringprocess,thedifferenttypesofcolorinformationhasbeenshowedbetterbyhigh-resolutionremotesensingimag

6、echaracteristics.Inthesurfacefeaturesextraction,mapping,soilerosiontesting,forestclassification,landcoveringandotherpracticalapplicationsfullydemonstrateditssuperiority.Thusclusteringanalysisofremotesensingimagehasbroadapplicationprospects.Inthecurrentsupervisedclusterin

7、galgorithm,theresultsofBayesalgorithmforclusteringwasconsideredmorebettergenerally,buttheresultsstillcannotreachasatisfactorylevel.Themainproblemsare:(1)TraditionalBayesalgorithmhasastrongsubjective.Withtheincreaseinthenumberofimagecategories,theerrorofthecategorypriorpr

8、obabilityobtainedbysubjectiveobservingalsobeenincreased,soitneedsfornewwaystosolvetheproblemofsubjectiv