基于小波特征和模拟退火的遥感图象快速聚类算法

不同遥感对象，光谱曲线的突变点位置差异很大，不同尺度的小波变换可有效提取这些突变特征，在此基础上，用小波特征相关系数描述像素的近似程度，取代一般聚类算法以欧氏距离为基础的聚类概念，聚类结果可准确反映遥感对象内容，基于小波特征抽取和模拟退火的多光谱遥感图象快速聚类算法，通过扩展频段，增加特征点的个数以丰富类的特性，对空间数据进行均匀抽样产生聚类空间，采用模拟退火技术和逐步降低聚类规模的方法，快速实现全局最优的聚类中心，类内评价最优代表作为聚类中心，保证类特性的持续性和强壮性，而且解决了K－means聚类的参数选择问题，最后采用TM多光谱遥感图象进行参数分析和算法比较，验证了该算法分类快速准确，且参数控制灵活，因此基于小波特征抽取和模拟退火的多光谱遥感图象快速聚类算法有较好的应用前景。