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一种结合万有引力的高光谱遥感影像无监督分类算法

杨文韬  
【摘要】:伴随着机载,星载卫星技术的迅猛提升,高光谱遥感技术近年来得到了长足发展,被广泛应用于矿业,林业等分析领域。高光谱遥感被认为是遥感领域的一次全新变革,使得那些在宽波段遥感技术中无法利用已有方法分析出的物质可以在高光谱遥感中能被分析与研究。遥感影像的分类是将影像中每个像元点区域归属于若干类别中的一类或若干专题要素中的一个,分类的结果将图像空间划分为若干个子区域,每个子区域代表一种实际地物。分类作为遥感数据处理的一个重要分支,有较为广阔的研究与创新空间。 本文针对高光谱遥感图像的传统分类算法,创新性地以传统的K-Means分类算法为基础,利用万有引力算法对其优化,既保留了K-Means算法的优势,也在一定程度上克服了其劣势。这里以新疆东天山矿产高光谱数据为实验分类对象,研究并应用了一种基于K-Means的对高光谱遥感图像的无监督分类改进算法,经对比验证可认为取得了较良好的效果。相信该方法对高光谱遥感图像的分类算法研究具有一定的启示作用,并可在相关范围内进行普及应用。


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