自适应差分进化的遥感影像自动模糊聚类方法

遥感影像模糊聚类方法可以在无需样本分布信息的情况下获取比硬聚类方法更高的分类精度，但其仍依赖先验知识来确定影像地物的类别数。本文提出了一种基于自适应差分进化的遥感影像自动模糊聚类方法，该方法利用差分进化搜索速度快、计算简单、稳定性高的优点，以Xie-Beni指数为优化的适应度函数，在无需先验类别信息的情况下自动判定图像的类别数，并结合局部搜索算子对遥感影像进行最优化聚类。通过模拟影像以及两幅真实遥感图像的分类实验表明，本文方法不仅可以正确地自动获取地物类别数，而且能够获得比K均值、ISODATA以及模糊K均值方法更高的分类精度。