基于小波变换和 K-means 算法的遥感影像分类

• 作者: 王志宇 纵清华 过仲阳 马品
• 来源期刊: 杭州师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 遥感影像分类 小波变换 K均值算法
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 遥感与计算机科学
• 页码范围: 203-207
• 页数: 5页
• 分类号: TP751
• 字数: 2833字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-232X.2016.02.015

摘要

在研究K均值聚类算法的基础上，采用小波变换辅助K均值算法对遥感影像进行分类，以此提高遥感影像的分类精度．以云南省玉溪市抚仙湖附近地区作为研究区，结合研究区的具体情况，根据查维茨最佳指数因子法OIF计算得到遥感影像的最佳波段组合，并通过对各类地物的样本图像和遥感影像进行二维小波分解，得出样本特征向量；然后利用K均值算法结合样本特征向量对遥感影像进行分类，得到分类结果并进行精度验证．再与单纯采用K均值算法的分类结果进行对比分析，结果表明：其总体精度和 Kappa 系数分别达到83．74％、0．7753，比单纯采用K‐means算法分别高出14．26％、0．1697，尤其是林地、裸地和农田的分类精度得到了显著提高．

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	过仲阳	华东师范大学地理科学学院	59	604	13.0	21.0
2	王志宇	华东师范大学地理科学学院	3	11	2.0	3.0
3	纵清华	华东师范大学地理科学学院	1	6	1.0	1.0
4	马品	华东师范大学地理科学学院	2	7	1.0	2.0