改进的区间二型模糊聚类遥感影像变化检测

摘要：

遥感影像的复杂模糊性问题会干扰影像变化检测的结果,可引入区问二型模糊C均值聚类算法解决此问题,但算法参数的随机性导致检测结果不稳定.本文首先利用局部最优解优化萤火虫算法中的候选解,引入可变步长因子,以此自适应寻优区问二型模糊C均值聚类算法的模糊因子;然后结合寻优得到的模糊因子进行区问二型模糊C均值聚类,迭代更新隶属区问提取变化信息;最后通过基于复合梯形法则的加权Karnik-mendel算法降型和解模糊优化聚类中心,依据最大隶属度原则判断变化类型.通过试验验证,本文方法得到更优模糊因子和更精确的聚类中心,具有更好的稳健性,变化检测精度得到提高,检测得到的变化区域更加精细.

关键词：遥感影像变化检测、萤火虫算法、区问二型模糊C均值聚类、模糊因子、降型算法

分类号：P237(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：甘肃省科技计划;国家市场监督管理总局科技计划;甘肃省教育厅科技项目

在线出版日期：2021-08-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：44-51,58