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ISSN: 2333-9721
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基于区间值模糊C-均值算法的土地覆盖分类

, PP. 2022-2029

Keywords: 模糊C-均值聚类,区间值数据,遥感影像,土地覆盖分类

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Abstract:

?用区间值数据描述聚类原型特征更符合遥感数据的模糊性特点,即传感器获取的地物反射光谱的不确定性和不均匀性在影像上的反映.本文以遥感影像数据为基础构建了区间值数据模型,并提出一种区间最大相异度量方法,进而进行基于区间值数据的模糊C-均值聚类.利用珠三角地区SPOT5卫星和青海玉树附近的TM影像数据进行基于区间值模糊C-均值算法的土地覆盖分类实验.结果表明区间值数据的模糊C-均值算法兼顾了模糊聚类的泛函特性和地物反射光谱的条带特点,从而可以明显改善聚类效果,尤其可以降低“同物异谱”现象对聚类结果的不利影响,而区间最大相异度量可实现基于多波段遥感影像构建的区间向量的最大可分离度,有效抑制类间光谱混叠造成的错分现象,进一步改善聚类效果,最终结果明显优于传统的模糊C-均值聚类方法.

References

[1]  余先川, 安卫杰, 贺辉. 2012. 基于面向对象的无监督分类的遥感影像自动分类方法. 地球物理学进展, 27: 744-749
[2]  余洁, 郭培煌, 陈品祥, 等. 2008. 基于改进的模糊c-均值聚类方法遥感影像分类研究. 地球空间信息科学学报, 11: 90-94
[3]  岳明道. 2011. 新型区间数据模糊c-均值聚类算法. 计算机工程与应用, 47: 157-160
[4]  曾文艺, 罗承忠, 肉孜阿吉. 1997. 区间数的综合决策模型. 系统工程理论与实践, 11: 48-50
[5]  张景华, 封志明, 姜鲁光. 2011. 土地利用/土地覆被分类系统研究进展. 资源科学, 33: 1195-1203
[6]  张伟斌, 刘文江. 2008. 区间型数据的模糊C均值聚类算法. 计算机工程, 34: 26-28
[7]  张忠平, 陈丽萍, 王爱杰. 2008. IFCM: 改进的区间值数据的模糊C-均值聚类算法. 计算机工程与设计, 24: 6320-6322
[8]  Bruno A P, Anderson F B F da Costa, Renata M C R de Souza. 2011. Kernel-Based fuzzy clustering of interval data. IEEE Conf Fuzz Syst. 497-501
[9]  Chantal H, Hani H. 2011. Self-Organizing map based on hausdorff distance for Interval-valued data. Ieee T Syst Man Cy. 1747-1752, doi: 10.1109/ICSMC.2011.6083924
[10]  Chuang C C, Jeng J T, Li C W. 2008. Fuzzy C-Means clustering algorithm with unknown number of clusters for symbolic interval data. In: SICE Annual Conference, Tokyo. 358-363
[11]  Francisco de AT de Carvalho. 2007. Fuzzy c-means clustering methods for symbolic interval data. Pattern Recogn Lett, 28: 423-437
[12]  Francisco de A T.de Carvalho. 2006. A fuzzy clustering algorithm for symbolic interval data based on a single adaptive euclidean distance. In: Neural Information Processing, Lecture Notes in Computer Science. 4234: 1012-1021
[13]  Francisco de A T. de Carvalho, Y ves L. 2009. Dynamic Clustering of Interval-Valued Data Based on Adaptive Quadratic Distances. Ieee T Syst Man Cy A, 39: 1295-1306
[14]  Francisco de A T. de Carvalho, Camilo P T. 2010. Fuzzy K-means clustering algorithms for interval-valued data based on adaptive quadratic distances. Fuzzy Set Syst, 161: 2978-2999
[15]  Francisco de A T. de Carvalho, Renata M.C.R. de Souza. 2010. Unsupervised pattern recognition models for mixed feature-type symbolic data. Pattern Recogn Lett, 31: 430-443
[16]  Hani H, Chantal H. 2011. A Neural Networks Approach To Interval-Valued Data Clustering. Application To Lebanese Meteorological Stations Data. IEEE SiPS2011. 373-378
[17]  Liem T, Lucien D. 2002. Comparison of fuzzy numbers using a fuzzy distance measure. Fuzzy Set Syst, 130: 331-341
[18]  Marie Chavent, Francisco de A. T. de Carvalho, Yves Lechevallier, et al. 2006. New clustering methods for interval data. Computation Stat, 21: 211-229
[19]  Peng W, Li T. 2006. Interval Data Clustering with Applications. Tools Art Intell. 355-362, doi: 10.1109/ICTAI.2006.71
[20]  Renata M.C.R. de Souza, Francisco de A.T. de Carvalho. 2004. Clustering of interval data based on city-block distances. Pattern Recogn Lett, 25: 353-365
[21]  Renata M.CR. de Souza, Francisco de A. T. de Carvalho, Camilo P. Tenório, et al. 2004. Dynamic cluster methods for interval data based on mahalanobis distances. Proc 9th conf Fed Class Soci. IV: 351-360
[22]  承继成, 郭华东, 史文中. 2004. 遥感数据的不确定性问题. 北京: 科学出版社
[23]  高新波, 范九伦, 谢维信. 1999. 区间值数据模糊c-均值聚类新算法. 西安电子科技大学学报, 5: 604-609
[24]  哈斯巴干, 马建文, 李启青, 等. 2004. 模糊c-均值算法改进及其对卫星遥感数据聚类的对比. 计算机工程, 30: 14-15
[25]  胡姝婧, 胡德勇, 赵文吉. 2010. 基于LSMM和改进的FCM提取城市植被覆盖度—以北京市海淀区为例. 生态学报, 4: 1018-1024
[26]  胡田晓娜, 董静. 2011. 模糊c-均值聚类遥感影像分类. 矿山测量, 3: 32-34
[27]  雷鸣. 2007. 模糊聚类新算法的研究. 博士学位论文. 天津: 天津大学
[28]  刘小芳, 何彬彬. 2011. 近邻样本密度和隶属度加权FCM算法的遥感图像分类方法. 仪器仪表学报, 10: 2242-2247
[29]  吕泽华, 金海, 袁平鹏, 等. 2010. 基于Gauss分布函数的区间值数据的模糊聚类算法. 电子学报, 2: 295-300
[30]  马建文. 2010. 遥感数据智能处理方法与程序设计. 北京: 科学出版社
[31]  秦昆, 徐敏. 2008. 基于云模型和FCM聚类的遥感图像分割方法. 地球信息科学, 3: 302-307
[32]  谢志伟, 王志明. 2012. 一种区间型数据的自适应模糊C-均值聚类算法. 计算机工程与应用, 17: 193-198,237
[33]  徐章艳, 尹云飞. 2005. 一种区间值聚类的数据挖掘方法. 系统工程与电子技术, 03: 565-567,572

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