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
• 机 构: 郑州大学水利与环境学院
• 出 处: 郑州大学学报(工学版)
• 发表日期: 2020年03期
• 关键词: 遥感影像 多核 模糊C均值 核函数 remote sensing imagemulti corefuzzy C-meanskernel function
• 基金项目: 国家自然科学基金资助项目(51739009),河南省科技攻关项目(182102210017)

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