一种遥感影像模糊多中心的监督分类方法及应用

摘要

本发明公开了一种遥感影像模糊多中心的监督分类方法及应用，首先采用基于FCM方法的分层聚类方法，在光谱空间将图像分割成大小相似的粒子，其次利用标记样本对这些粒子进行标记和分类，将其分为三类：纯粒子、不纯粒子、未标记粒子；每个纯粒子的中心代表每种土地覆盖类型的一个波谱中心，而各种土地覆盖类型的光谱多样性则由这些中心来表示，每种类型的中心都由覆盖树存储；第三，每个未标记样本属于每种土地覆盖类型的隶属度，都由最邻近的纯粒子来确定。实验结果显示：本发明的监督分类方法实现了复杂遥感数据的多中心表达，描述了遥感数据波谱的多样性，进而提高了遥感分类的精度和可靠性。