基于小波变换和K-means算法的遥感影像分类

作     者：纵清华 王志宇 过仲阳 马品 ZONG Qinghua;WANG Zhiyu;GUO Zhongyang;MA Pin

作者机构：华东师范大学地理科学学院上海200241 

出 版 物：《杭州师范大学学报（自然科学版）》 (Journal of Hangzhou Normal University(Natural Science Edition))

年 卷 期：2016年第15卷第2期

页      面：203-207页

学科分类：0810[工学-信息与通信工程] 08[工学] 081002[工学-信号与信息处理] 

基　　金：国家自然科学基金项目(J1310028) 

主　　题：遥感影像分类 小波变换 K均值算法 

摘      要：在研究K均值聚类算法的基础上,采用小波变换辅助K均值算法对遥感影像进行分类,以此提高遥感影像的分类精度.以云南省玉溪市抚仙湖附近地区作为研究区,结合研究区的具体情况,根据查维茨最佳指数因子法OIF计算得到遥感影像的最佳波段组合,并通过对各类地物的样本图像和遥感影像进行二维小波分解,得出样本特征向量;然后利用K均值算法结合样本特征向量对遥感影像进行分类,得到分类结果并进行精度验证.再与单纯采用K均值算法的分类结果进行对比分析,结果表明:其总体精度和Kappa系数分别达到83.74%、0.7753,比单纯采用K-means算法分别高出14.26%、0.1697,尤其是林地、裸地和农田的分类精度得到了显著提高.