基于自适应区间二型模糊聚类的遥感土地覆盖自动分类

发布时间：2017-10-29 00:31

  本文关键词：基于自适应区间二型模糊聚类的遥感土地覆盖自动分类

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【摘要】：遥感影像土地覆盖分类面临"类别密度差异显著"、"同谱异物"和"同物异谱"等不确定性问题,传统的分类方法(如FCM)因不能描述高阶模糊不确定性,无法完成准确建模,使分类误差较大,而二型模糊集恰是处理此类不确定性的有效工具.在引入二型模糊集新概念和自适应降型新方法的基础上,提出一种自适应二型模糊分类方法(A-IT2FCM):(1)基于样本集模糊距离度量构建面向分类的区间二型模糊集,以尽可能降低对先验知识和预设参数的依赖,从而满足自动分类的要求;(2)给出一种自适应探求等价一型代表(模糊)集合的高效降型方法,在此基础上进行自适应区间二型模糊聚类.实验数据为珠海横琴和北京颐和园的SPOT5影像数据,对比方法有AIT2FCM、基于Karnik-Mendel算法降型和基于Tizhoosh提出的简易降型方法的区间二型模糊C均值聚类以及作者前期研究提出的区间值模糊C-均值算法(IV-FCM).实验结果表明,A-IT2FCM方法分类效果佳,在类别具有较大密度差异和多重模糊性时能得到比FCM及IV-FCM更精确的边界和更连贯的类别,适于处理遥感影像土地覆盖类别的深层不确定性;同时在"光谱混叠"现象严重时,可以获得比对比方法更稳健、精度更高的影像自动分类结果,且时间复杂度明显低于基于Karnik-Mendel方法.
【作者单位】： 北京师范大学信息科学与技术学院;北京师范大学珠海分校信息技术学院;
【关键词】： 二型模糊集 土地覆盖分类 自适应模糊聚类 遥感影像 SPOT
【基金】：国家自然科学基金(41272359,11471045,61272364) 高等学校博士学科点专项科研基金(20120003110032) 中央高校基本科研业务费专项资金 广东省自然科学基金(2014A030310415)资助
【分类号】：P237
【正文快照】： 1引言遥感影像土地覆盖分类是获取遥感专题信息的主要手段,在地图更新、目标识别、灾害监测、资源应用等方面有着广泛的应用和重要意义(余先川等,2014).而无需先验知识的无监督分类方法,由于其可以实现土地覆盖的自动分类(Li et al.,2010;Lüet al.,2010),与监督分类方法相比,

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4 郑s，

本文编号：1110650