基于均值漂移法进行多光谱遥感聚类研究
- 出版年：2006
- 作者：薄树奎；邸凤萍；李华玮；李盛阳；朱重光
- 单位1：中国科学院遥感应用研究所
- 单位2：中国科学院研究生院
- 出生年：1976
- 学历：博士生
- 语种：中文
- 作者关键词：非参数方法；均值漂移；特征空间；遥感图像
- 起始页：17
- 总页数：4
- 刊名：遥感信息
- 是否内版：否
- 刊频：双月刊
- 主管单位：国家测绘局
- 主办单位：科技部国家遥感中心；中国测绘科学研究院
- 主编：张继贤
- 地址：北京市海淀区北太平路16号
- 邮编：100039
- 电子信箱：remotesensing@casm.ac.cn
- 网址：http://www.remotesensing.org.cn
- 期：5
- 期刊索取号：P637.06 815-6
- 数据库收录：中国科技核心期刊；中国科技论文统计源期刊；中国科学引文数据库来源期刊
- 核心期刊：中国科技核心期刊
摘要
传统的聚类方法大都是基于空间划分的方法，一般都假设数据符合混合高斯模型。这在实际应用中往往是不成立的。在大部分模式分类的问题中，常见的参数形式不适合实际遇到的概率密度，特别是所有经典的参数密度都是单峰的，而一般遥感图像都是包含多峰的密度，因此分类结果往往不够精确。用于模式分类的非参数方法正是解决这类问题的一个重要途径，可以从本质上克服这一缺陷，而且可以发现任意形状的聚类。均值漂移方法是基于密度估计的非参数聚类方法，遥感图像的聚类分析可以通过均值漂移方法来实现，而且均值漂移过程不需要预先给出地物的类别数目，在聚类过程中自动确定类别数，这对于图像中类别数目不易确定的情况，给非监督遥感图像聚类带来方便。