改进相似性测度的高光谱影像FCM聚类分析

摘要

高光谱遥感将反映目标辐射属性的光谱信息与反映目标空间几何关系的图像信息有机地结合在一起,能够实现地面目标的精细分类识别.FCM是一种有效的聚类算法,但存在相似性测度模型单一、分类精度的提高受到限制等问题.文中结合高光谱影像的技术特点,综合考虑光谱曲线的形状、地物辐射亮度及其权重,提出可以更好描述光谱向量之间的相似性的距离测度,并将其引入到FCM聚类模型中.聚类分析试验结果表明:通过改进和优化相似性测度的FCM,可以显著提高高光谱影像聚类精度.