自适应差分进化的遥感影像自动模糊聚类方法

被引:7
作者
张帅
钟燕飞
张良培
机构
[1] 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室
关键词
遥感; 差分进化; 模糊聚类; 自动聚类;
D O I
暂无
中图分类号
P237 [测绘遥感技术];
学科分类号
1404 ;
摘要
遥感影像模糊聚类方法可以在无需样本分布信息的情况下获取比硬聚类方法更高的分类精度,但其仍依赖先验知识来确定影像地物的类别数。本文提出一种基于自适应差分进化的遥感影像自动模糊聚类方法,该方法利用差分进化搜索速度快、计算简单、稳定性高的优点,以Xie-Beni指数为优化的适应度函数,在无需先验类别信息的情况下自动判定图像的类别数,并结合局部搜索算子对遥感影像进行最优化聚类。通过两幅真实遥感图像的分类试验表明,本文方法不仅可以正确地自动获取地物类别数,而且能够获得比k均值、ISODATA以及模糊k均值方法更高的分类精度。
引用
收藏
页码:239 / 246
页数:8
相关论文
共 4 条
[1]   基于半监督核模糊c-均值算法的北京一号小卫星多光谱图像分类 [J].
刘小芳 ;
何彬彬 ;
李小文 .
测绘学报, 2011, 40 (03) :301-306+325
[2]   遥感影像分类中的模糊聚类有效性研究 [J].
钟燕飞 ;
张良培 ;
李平湘 .
武汉大学学报(信息科学版), 2009, 34 (04) :391-394
[3]   元胞自动机的遥感影像混合像元分类 [J].
王旭红 ;
郭建明 ;
贾百俊 ;
张宇坤 .
测绘学报, 2008, (01) :42-48
[4]   Differential evolution - A simple and efficient heuristic for global optimization over continuous spaces [J].
Storn, R ;
Price, K .
JOURNAL OF GLOBAL OPTIMIZATION, 1997, 11 (04) :341-359