一种基于改进模糊聚类算法的遥感影像变化检测

摘要：

传统的基于像素的变化检测结果较为破碎,易产生较多“椒盐现象”.针对上述问题,提出一种改进的GKC模糊聚类算法对遥感影像进行变化检测.首先利用变化矢量分析法对配准好的遥感影像构造差异影像;然后再利用一种改进的GKC模糊聚类算法对差异影像进行分割,通过在目标函数中添加带有空间邻域信息的模糊因子进行迭代聚类;最后实现地物变化信息的提取.与传统方法进行对比,该方法能有效降低破碎像斑的数目,更好地保持变化地物的结构和形状,突出主要变化目标,提高变化检测精度.

关键词：变化检测、模糊聚类、分割、邻域信息、模糊因子

所属期刊栏目：35

分类号：P237(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：国家自然科学基金41471387

在线出版日期：2018-12-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：55-59