發(fā)布時(shí)間：2017-10-29 00:31

  本文關(guān)鍵詞：基于自適應(yīng)區(qū)間二型模糊聚類(lèi)的遙感土地覆蓋自動(dòng)分類(lèi)

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【摘要】：遙感影像土地覆蓋分類(lèi)面臨"類(lèi)別密度差異顯著"、"同譜異物"和"同物異譜"等不確定性問(wèn)題,傳統(tǒng)的分類(lèi)方法(如FCM)因不能描述高階模糊不確定性,無(wú)法完成準(zhǔn)確建模,使分類(lèi)誤差較大,而二型模糊集恰是處理此類(lèi)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(lèi)方法(A-IT2FCM):(1)基于樣本集模糊距離度量構(gòu)建面向分類(lèi)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(lài),從而滿(mǎn)足自動(dòng)分類(lèi)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(lèi).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(lèi)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(lèi)效果佳,在類(lèi)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(lèi)別,適于處理遙感影像土地覆蓋類(lèi)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(lèi)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(lèi) 自適應(yīng)模糊聚類(lèi) 遙感影像 SPOT
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(41272359,11471045,61272364) 高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專(zhuān)項(xiàng)科研基金(20120003110032) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專(zhuān)項(xiàng)資金 廣東省自然科學(xué)基金(2014A030310415)資助
【分類(lèi)號(hào)】：P237
【正文快照】： 1引言遙感影像土地覆蓋分類(lèi)是獲取遙感專(zhuān)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(wú)需先驗(yàn)知識(shí)的無(wú)監(jiān)督分類(lèi)方法,由于其可以實(shí)現(xiàn)土地覆蓋的自動(dòng)分類(lèi)(Li et al.,2010;Lüet al.,2010),與監(jiān)督分類(lèi)方法相比,

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前3條

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2 吳能偉;陳濤;;實(shí)時(shí)交會(huì)權(quán)值的自適應(yīng)確定方法[A];第七屆全國(guó)信息獲取與處理學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2009年

3 孫鐸;常青;;基于DSP的空時(shí)自適應(yīng)抗干擾算法實(shí)現(xiàn)[A];全國(guó)第二屆嵌入式技術(shù)聯(lián)合學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2007年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前4條

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2 高為廣;自適應(yīng)融合導(dǎo)航理論與方法及其在GPS和INS中的應(yīng)用[D];中國(guó)人民解放軍信息工程大學(xué);2005年

3 王沛;基于自適應(yīng)天線(xiàn)的導(dǎo)航抗干擾算法研究[D];西安電子科技大學(xué);2014年

4 鄭s，

本文編號(hào)：1110650