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

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【摘要】：分類(lèi)是空間數(shù)據(jù)挖掘研究的主要問(wèn)題之一。由于無(wú)監(jiān)督分類(lèi)忽視了樣本信息,往往得不到理想的精度。而監(jiān)督分類(lèi)需要標(biāo)記大量的樣本點(diǎn),帶來(lái)了巨大的工作量。因此半監(jiān)督分類(lèi)逐漸成為空間數(shù)據(jù)挖掘的研究熱點(diǎn)之一。本文通過(guò)改進(jìn)FCM算法的目標(biāo)函數(shù)和迭代過(guò)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(diǎn)在迭代過(guò)程中的作用。本文選取了在高光譜圖像分類(lèi)中廣泛使用的Indian Pines和Pavia University兩幅高光譜遙感影像作為試驗(yàn)對(duì)象。結(jié)果顯示,隨著有標(biāo)簽樣本點(diǎn)比例的增加,分類(lèi)精度也隨之增加,且分類(lèi)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(lèi)
【分類(lèi)號(hào)】：P237
【正文快照】： 分類(lèi)是空間數(shù)據(jù)挖掘研究的最基本問(wèn)題之一。目前,分類(lèi)研究已經(jīng)在遙感、土地利用、海岸線(xiàn)監(jiān)測(cè)、森林監(jiān)測(cè)、大氣監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域取得了很好的成果。根據(jù)樣本點(diǎn)是否有類(lèi)信息,這些算法可以分為兩類(lèi):監(jiān)督方法和無(wú)監(jiān)督方法。典型的監(jiān)督算法有支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及它們的各種變形等[1-4]

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：551306