有限混合密度模型及遥感影像EM聚类算法

摘要：

遥感信息是地球表层信息的综合反映.由于地球表层系统的复杂性和开放性,地表信息是多维的、无限的,遥感信息传递过程中的局限性以及遥感信息之间的复杂相关性,决定了遥感信息其结果的不确定性和多解性.遥感信息具有一定的统计特性,同时又具有高度的随机性和复杂性,在特征空间中往往表现为混合密度分布.针对遥感信息这种统计分布的复杂性,提出了有限混合密度的期望最大(EM)分解模型,该模型假设总体分布可分解为有限个参数化的密度分布,通过EM迭代计算可估计出各密度分布的最大似然参数集;将有限混合EM聚类算法应用于遥感影像的聚类分析中,并与传统计聚类方法进行了比比较,比较结果表明,其对复杂的区分具有优势,另外在融合专家知识、初始化等方面具有扩展能力.

关键词：混合模型、EM算法、聚类、遥感数据

所属期刊栏目：7

分类号：TP751(遥感技术)

资助基金：中国科学院知识创新工程项目KZCX1-Y-02

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：336-340