一种融合PSO和Isodata的遥感图像分割新方法

• 作者: 刘士彬 戴芹 马彩虹
• 来源期刊: 武汉大学学报：信息科学版
• 学科: 地球科学
• 关键词: PSO算法 Isodata算法 特征距离 遥感图像分割
• 年，卷（期）: 2012,（1）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 35-38
• 分类号: P237.3
• 语种: 中文

摘要

针对当前遥感图像分割方法存在的缺点,将人工智能领域的粒子群优化方法应用到遥感图像分割方面,提出了一种融合PSO和Isodata的遥感图像分割新方法。对不同分辨率遥感图像的分割实验结果表明,融合PSO和Isodata的遥感图像分割新方法能够自适应确定聚类数目,避免了聚类过程的随机性,使分割结果更加接近实际情况。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘士彬	中国科学院对地观测与数字地球科学中心	16	127	7.0	11.0
2	戴芹	中国科学院对地观测与数字地球科学中心	29	425	12.0	19.0