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基于凝聚层次聚类的高分辨率遥感影像分割算法研究
作 者: 刘荣杰
导 师: 邵峰晶
学 校: 青岛大学
专 业: 计算机软件与理论
关键词: 聚类分析 凝聚层次聚类 遥感 高分辨率遥感影像分割
分类号: TP751
类 型: 硕士论文
年 份: 2008年
下 载: 246次
引 用: 6次
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内容摘要
遥感影像分割是遥感影像模式识别的基础,是实现从遥感影像上进行目标计算机自动提取的第一步工作,在遥感应用分析中具有重要意义。聚类分析作为一种非监督学习方法,广泛应用于遥感影像分割,在中低分辨率遥感影像分割中取得了不错的效果。但是随着遥感影像分辨率的提高,现有的常用聚类分割算法存在分割精度不高、分割结果杂点、碎斑过多等不足,已经不能满足高分辨率遥感影像的应用需求。基于此,本文研究了常用的遥感影像聚类分割算法,通过实验分析了它们在高分辨率影像分割时存在的问题和不足。并针对这些问题和不足,研究了基于凝聚层次聚类的高分辨率遥感影像分割算法。本文的主要研究工作如下:研究了数据挖掘的基本原理、功能和过程,总结了数据挖掘在各个领域的应用,并对聚类分析进行了深入研究,分析了各类聚类分析算法的优缺点。研究了遥感及遥感影像分割的相关概念,分析了各类遥感影像分割算法的优缺点,详细介绍了常用的遥感影像聚类分割算法K-Means和ISODATA,并利用高分辨率影像对这两个算法进行了实验分析。针对K-Means和ISODATA在高分辨率遥感影像分割中的不足,基于凝聚层次聚类算法的思想,结合高分辨率遥感影像特点,研究了基于凝聚层次聚类的高分辨率遥感影像分割算法。该算法以影像光谱特性和形状特性作为判定规则,通过加入了影像网格化、碎斑和噪声去除等功能,有效提高了影像分割结果的可用性和准确性。并利用SPOT-5影像数据对算法的有效性进行实验验证,分别进行了参数实验和网格化效率实验,以及与K-Means、ISODATA聚类分割算法比较实验,实验结果表明该算法能够较好地完成遥感影像的分割,较之K-Means和ISODATA有一定的优势。
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全文目录
摘要 2-3 Abstract 3-6 第一章 绪论 6-11 1.1 选题背景及研究意义 6-7 1.2 国内外研究进展 7-9 1.3 主要研究内容 9-10 1.4 论文组织结构 10-11 第二章 数据挖掘及聚类分析 11-19 2.1 数据挖掘 11-16 2.1.1 知识发现与数据挖掘 11-12 2.1.2 数据挖掘功能 12-13 2.1.3 数据挖掘过程 13-15 2.1.4 数据挖掘应用 15-16 2.2 聚类分析 16-18 2.2.1 聚类分析定义 16 2.2.2 聚类分析算法分类 16-18 2.3 小结 18-19 第三章 遥感及遥感影像分割 19-33 3.1 遥感概述 19-23 3.1.1 遥感及其发展 19-21 3.1.2 主要高分辨率光学卫星介绍 21-23 3.2 遥感影像分割 23-24 3.3 遥感影像分割方法 24-26 3.4 遥感影像聚类分割方法 26-31 3.4.1 K-Means算法 26-27 3.4.2 迭代自组织聚类算法(ISODATA) 27-29 3.4.3 遥感影像分割实验 29-31 3.5 小结 31-33 第四章 基于凝聚层次聚类的高分辨率遥感影像分割算法 33-52 4.1 算法的提出 33-40 4.1.1 算法相似度度量 34-35 4.1.2 算法流程 35-37 4.1.3 算法描述 37-40 4.2 算法实现 40-41 4.3 算法实验分析 41-51 4.3.1 算法参数实验分析 41-46 4.3.2 影像网格化效率实验分析 46-49 4.3.3 算法比较实验分析 49-51 4.4 小结 51-52 第五章 总结与展望 52-54 5.1 工作总结 52-53 5.2 研究展望 53-54 参考文献 54-56 攻读硕士期间的研究成果 56-57 致谢 57-58
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 遥感技术 > 遥感图像的解译、识别与处理 > 图像处理方法
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