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郭骥
作品数:
1
被引量:6
H指数:1
供职机构:
北京师范大学数学科学学院
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发文基金:
北京市科技计划项目
公益性行业科研专项
国家自然科学基金
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相关领域:
自动化与计算机技术
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合作作者
唐宏
北京师范大学资源学院环境演变与...
蒋卫国
北京师范大学资源学院环境演变与...
李雪
北京师范大学资源学院环境演变与...
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光谱学与光谱...
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2010
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基于HPSO和FCM的多光谱遥感图像湿地分类
被引量:6
2010年
分析了基本粒子群算法(PSO)、混合粒子群优化算法(HPSO)和模糊C-均值算法(FCM)的特点,将模糊C-均值算法引入到混合粒子群优化算法中,发展和改进了HPSO-FCM算法,并在Fortran语言和MATLAB环境下开发实现HPSO-FCM程序。以2009年6月份的环境一号卫星多光谱可见光图像和ENVI-SAT的ASAR微波图像为基础数据,通过波段叠加和主成分分析,得到前3个主成分合成图像。利用HP-SO-FCM算法和非监督学习动态聚类算法(ISODATA)分别对湖南东洞庭湖3个主成分合成图像,进行湿地分类实验。结果表明:(1)将模糊C-均值算法引入到混合粒子群优化算法中,具有较好的搜索速度和收敛精度,能有效寻找和优化最佳聚类中心。(2)HPSO-FCM算法在多光谱遥感图像湿地分类精度比较高,是一种有效的遥感图像分类方法。
蒋卫国
陈强
郭骥
唐宏
李雪
关键词:
混合粒子群算法
模糊C-均值算法
遥感
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