MKFCM算法在遥感影像分类中的应用研究

• 作者: 张成才 李飞 王艳梅 罗蔚然
• 来源期刊: 郑州大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 遥感影像 多核 模糊C均值 核函数
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 智能信息工程
• 页码范围: 20-25
• 页数: 6页
• 分类号: TP79
• 字数: 4336字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13705/j.issn.1671-6833.2019.05.024

摘要

模糊C均值聚类(FCM)算法对遥感影像进行分类时,没有考虑像元间相关性的问题,为增加像元间相关性信息,提出了多核模糊C均值聚类(MKFCM)算法,即将多个核函数引入到FCM算法中,依据像元在特征空间中的分布特点,自动筛选出核函数间的最佳权重组合,并以中高分辨率Landsat8影像和高分辨率Pleiades影像为研究数据.通过对FCM、KFCM和MKFCM算法分类结果的精度分析可知,对于不同分辨率的遥感影像,MKFCM都能更好地区分具有相似光谱信息的像元,而且无论是单个类别的精度还是整体的分类精度都高于FCM和KFCM算法,这为精确提取区域土地覆盖信息提供了有效途径.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张成才	郑州大学水利与环境学院	81	759	16.0	23.0
2	王艳梅	郑州大学水利与环境学院	12	83	4.0	9.0
3	李飞	郑州大学水利与环境学院	33	48	4.0	5.0
4	罗蔚然	郑州大学水利与环境学院	13	10	2.0	2.0