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《基于模糊聚類的高光譜遙感數(shù)據(jù)分類研究—畢業(yè)論文》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內容在學術論文-天天文庫。
1、河南農(nóng)業(yè)大學本科生畢業(yè)論文（設計）題目基于模糊聚類的高光譜遙感數(shù)據(jù)分類研究學院信息與管理科學學院專業(yè)班級計算機科學與技術撰寫日期：二○一三年五月二十日目錄引言21概述21.1研究背景21.2意義32遙感圖像分類技術的現(xiàn)狀42.1遙感影像信息提取方法42.2遙感影像分類43模糊聚類及其理論基礎63.1聚類的概念63.2聚類分析的步驟73.2.1特征提取73.2.2聚類算法的實施，聚類結果的獲得73.2.3聚類結果的評估84K-均值聚類算法及其應用84.1k均值聚類算法思想84.2k均值算法步驟84.3K均值算法的過程描述94.4基于K均值聚類的高光譜數(shù)據(jù)分
2、類實驗104.4.1實驗設計及數(shù)據(jù)的采集104.4.2數(shù)據(jù)的處理104.4.3數(shù)據(jù)分類的程序實現(xiàn)124.4.4分類結果145結論15參考文獻15致謝16附件17基于模糊聚類的高光譜遙感數(shù)據(jù)分類研究蘇娟信息與管理科學學院計算機科學與技術專業(yè)摘要：高光譜遙感信息由于其數(shù)據(jù)量大、信息冗余多等特點，需要開展針對性的處理理論和方法研究，如波段選擇、高光譜分類等。遙感信息智能處理是目前遙感科學領域的研究熱點之一，具有重要的理論意義和實用價值。本文采用ASDFieldSpecHandHeld手持式高光譜儀，對不同藥劑濃度控制的不同嚴重度5個實驗處理中小麥白粉病冠層光譜
3、反射率進行測定，然后通過對原始反射率數(shù)據(jù)的變換和數(shù)理統(tǒng)計分析,運用模糊聚類方法對光譜反射率數(shù)據(jù)進行分類試驗，分類結果顯示，從400nm-900nm波長范圍選出的20個特征點的反射值，利用k-均值聚類算法能夠實現(xiàn)反射率數(shù)據(jù)的聚類，聚類結果最高達到單個組的正確率76.67%，平均正確率最高為64.67%。實驗結果表明，模糊聚類能夠實現(xiàn)高光譜遙感數(shù)據(jù)的有效分類，為進一步探討利用高光譜遙感識別小麥病蟲害的嚴重度提供重要的理論依據(jù)。關鍵詞：高光譜遙感；智能處理；光譜反射率；模糊聚類；K-均值聚類Hyperspectralremotesensingdataclass
4、ificationbasedonfuzzyclusteringAbstract：Hyperspectralremotesensinginformationduetothelargeamountofdataandinformationredundancyandothercharacteristics,moreneedtodevelopargetedreatmenttheoryandmethodofresearch,suchasbandchoice,hyperspectralclassification,etc.Intelligentprocessingof
5、remotesensinginformationisoneofresearchhotspotsinthefieldofremotesensingscience,hasimportanttheoreticalsignificanceandpracticalvalue.ByASDFieldSpecHandHeldHandHeldspectrometer,highconcentrationondifferentagentscontrolthedifferentseverityoffiveexperimentalwheatpowderymildewindeali
6、ngwiththecanopyspectralreflectancewasmeasured,andthenthroughtransformationoftheoriginalreflectancedataandmathematicalstatisticsanalysis,thefuzzyclusteringmethodforspectralreflectancedatatotestclassification,classification,accordingtotheresultsfrom400nmto900nmwavelengthrangeselect
7、ed20reflectionvalueofthefeaturepoints,thek-meansclusteringmethodareusedtorealizethereflectivitydataclustering,clusteringresultstoamaximumof76.67%ofthetimeasinglegroup,theaverageaccuracyashighas64.67%.Theexperimentalresultsshowthatthefuzzyclusteringtorealizeeffectiveclassification
8、ofhyperspectralremotesensingdata,inorder
