基于粗糙集的K--均值聚类算法在遥感影像分割中的应用

• 作者: 巫兆聪 邵锐 钟世明
• 来源期刊: 现代测绘
• 学科: 地球科学
• 关键词: 遥感影像 粗糙集 聚类 粗糙聚类分割
• 年，卷（期）: 2005,（2）
• 所属期刊栏目: 理论研究
• 页码范围: 3-5
• 页数: 3页
• 分类号: P237
• 字数: 3418字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-4097.2005.02.001

摘要

结合粗糙集理论和K--均值聚类算法,提出一种遥感影像的粗糙聚类分割方法.根据遥感影像中特征属性的相互依赖关系,应用粗糙集理论的等价关系,求出K--均值聚类所需要的初始类的个数和均值,然后采用聚类算法对图像进行分割.实验结果表明该方法比随机选取聚类的中心点和个数减少了运算量,提高了分类精度和准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	巫兆聪	武汉大学遥感信息工程学院	33	483	11.0	21.0
2	钟世明	中国科学院测量与地球物理研究所	21	330	10.0	18.0
3	邵锐	武汉大学遥感信息工程学院	4	61	4.0	4.0