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基于模糊理论的遥感影像混合像元分类方法研究

作　者: 闫春雨
导　师: 裴亮
学　校: 辽宁工程技术大学
专　业: 摄影测量与遥感
关键词: 混合像元模糊理论分类端元
分类号: P237
类　型: 硕士论文
年　份: 2008年
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内容摘要

混合像元是遥感影像分类中的难点。模糊理论在混合像元分解方面具有很好的理论优势,将其应用在混合像元分类中有很好的效果。本文将模糊理论应用到混合像元分类中,采用模糊理论分类模型对TM遥感影像做了系统的理论分析和实验。1介绍了模糊理论基本原理,并将模糊理论应用到混合像元分类中,建立模糊理论分类模型。2对实验图像进行端元选取,通过实验求得图像的终端端元。并以端元为聚类中心,利用模糊聚类方法,进行聚类分析,求得像元对各类地物的隶属度.3利用终端端元求得像元对各类别地物的隶属度,根据模糊理论分类模型,使用MATLAB语言编写程序,进行分类实验。4将实验结果与最大似然分类法分类结果进行比较。实验结果证明:模糊理论分类方法提高了混合像元的分类精度,是解决混合像元分类的有效方法。

全文目录

摘要  4-5
ABSTRACT  5-8
1 绪论  8-16
  1.1 课题背景  8-10
    1.1.1 遥感发展历程  8-9
    1.1.2 遥感发展趋势  9-10
  1.2 遥感图像分类研究进展  10-14
    1.2.1 传统分类方法  10-11
    1.2.2 新分类法  11-14
  1.3 研究的目的与意义  14-16
2 混合像元分解模型及模糊理论分类模型理论分析  16-25
  2.1 混合像元分解方法  16-21
    2.1.1 线性分解模型  16-17
    2.1.2 概率模型  17-18
    2.1.3 几何光学模型  18
    2.1.4 随机几何模型  18-19
    2.1.5 非线性分解模型  19
    2.1.6 神经网络模型  19-21
  2.2 模糊理论及其在遥感影像分类中的作用  21-25
    2.2.1 模糊概念与模糊集合  21-22
    2.2.2 模糊模式识别  22-23
    2.2.3 模糊分类模型  23-25
3 模糊 C－均值聚类方法求隶属度  25-32
  3.1 端元的选择选取途径  25-26
  3.2 端元选取方法  26-29
    3.2.1 散点图端元选择法  26-28
    3.2.2 像元纯度指数端元选择法  28-29
    3.2.3 其他端元选择方法  29
  3.3 模糊 C-均值聚类方法  29-32
4 分类实验  32-44
  4.1 遥感影像数据介绍  33
  4.2 最小噪声分离变换实验选取终端端元  33-37
  4.3 像元纯净指数优化终端元选择  37-39
  4.4 N 维可视化获取终端端元  39-40
  4.5 模糊聚类分析  40-41
  4.6 混合像元分解实例  41-44
    4.6.1 模糊理论模型分类实验  41
    4.6.2 最大似然分类法分类实验  41-44
5 精度评定与结果分析  44-47
  5.1 精度评定  44-46
  5.2 结果分析  46-47
6 结论与展望  47-49
  6.1 结论  47
  6.2 展望  47-49
致谢  49-50
参考文献  50-53
攻读硕士学位期间公开发表的学术论文  53

基于模糊理论的遥感影像混合像元分类方法研究

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