10.16652/j.issn.1004-373x.2022.08.030
基于距离度量的高光谱遥感图像空间聚类方法
文中首先构建了高光谱遥感图像空间聚类分析技术框架;其次从距离度量相似性方面进行空间聚类的类别划分,并重点阐述了不同类型的聚类方法原理和研究进展;最后分析了不同聚类算法聚类质量限制因素及解决措施.结果表明高光谱遥感图像空间聚类的类别划分为两大类:直接利用距离度量相似性,如划分聚类;间接利用距离度量相似性,如模糊聚类、密度聚类和谱聚类.另外,针对高光谱遥感图像空间聚类存在的初始点敏感、参数设置敏感、时间/空间复杂度大等聚类质量限制因素,有针对性地提出了改变初始聚类中心的选择方式、寻找自适应参数确定方法、矩阵低秩近似等解决措施.文中研究可为高光谱遥感图像空间聚类的相关工作提供理论基础和技术支撑.
高光谱遥感图像、距离度量、空间聚类、聚类选择、类别划分、限制因素分析
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TN911.73-34;P237
国家自然科学基金;北京市自然科学基金
2022-04-18(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
163-168