基于粒子群K均值聚类算法的多时相去云处理

• 作者: 康雪 杨玲 许晨
• 来源期刊: 成都信息工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 去云 粒子群 K均值聚类
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 电子信息科学与技术
• 页码范围: 424-429
• 页数: 6页
• 分类号: TP311
• 语种: 中文
• DOI: 10.16836/j.cnki.jcuit.2020.04.010

摘要

如何有效地减少或去除云的影响,不仅可以提高遥感数据的利用率,同时也是遥感数据进行准确解译的重要途径.将粒子群算法和K均值算法有效结合,提出一种改进的多时相去云方法.该算法有效克服了K均值算法容易陷入局部极值的缺点,结合粒子群算法反复迭代寻求全局最优解.实验结果表明,该算法收敛速度快,效果具有全局优化的特征,为研究去云算法提供一种简单有效的方法.