基于K均值聚类的高光谱遥感影像分类研究

发布时间：2017-06-20 08:06

  本文关键词：基于K均值聚类的高光谱遥感影像分类研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：讨论了信息熵和均匀光谱间隔(USS)两种无监督高光谱影像波段选择方法,分析比较了基于K均值聚类的欧氏距离、相关系数以及光谱角3种相似性度量。实验表明,利用USS对高光谱影像降维,采用将欧氏距离作为相似性度量的K均值聚类方法进行影像分类,所得到的分类结果精度较高,计算时间较短。
【作者单位】： 武汉大学遥感信息工程学院;
【关键词】： 高光谱 无监督波段选择 K均值聚类 相似性度量
【分类号】：P237
【正文快照】： 高光谱影像分析是当前遥感领域研究的热点,有巨大的潜在价值,多应用于公共安全、军事侦察、土地使用状况调查等领域。高光谱影像通常含有200多个在光谱段上非常窄且连续的波段,这些波段包括可见光、近红外、中红外、热红外等,每个像素都可以获得一条连续的光谱曲线[1];相比其

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1 张伟;耿继进;邱卫宁;蒋健君;;利用K均值聚类建立拟稳基准的价格关联体系新方法[J];测绘地理信息;2014年03期

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  本文关键词：基于K均值聚类的高光谱遥感影像分类研究，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：464946