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《圖像分割論文：圖像分割 模糊聚類 特征提取 分形維數 遙感圖像》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、【關鍵詞】圖像分割模糊聚類特征提取分形維數遙感圖像【英文關鍵詞】ImageSegmentationFuzzyCluteringFeatureExtractionFractalDimensionRemoteSensingImage圖像分割論文：高分辨率遙感圖像林區(qū)提取算法研究【中文摘要】森林資源調查和監(jiān)測是研究地表植被覆蓋狀況乃至全球生態(tài)變化的重要內容,而森林區(qū)域面積的調查和統(tǒng)計又是森林資源調查和監(jiān)測的研究重點。利用遙感衛(wèi)星或航空飛機拍攝的高空間分辨率遙感圖像,研究解決森林面積的估測問題,即對高分辨率遙感圖像進行分類,進
2、而提取出森林區(qū)域的部分,是本文的研究重點和主要內容。當前高分辨率遙感圖像的分類主要是以計算機為主要工具的對遙感圖像像素進行數值處理,從而達到分類識別地貌特征的。聚類分析技術以其獨特的分類優(yōu)勢,成為了本文的主要技術手段。由于遙感圖像在成像過程中受到噪聲及其它因素的干擾,使得圖像具有較高的模糊性,基于傳統(tǒng)聚類思想的圖像分割算法雖然能處理此類問題,但具有一定的局限性。本文在對國內外高分辨率遙感圖像分類方法大量的調研和分析基礎上,針對高分辨率林區(qū)遙感圖像提出了一個自適應的加權模糊C-均值聚類分割算法進行分類,并利用分形維數特征
3、對分割后的數據中的森林區(qū)域部分進行提取。實驗結果表明,該方法對高分辨率遙感圖像的分割與林區(qū)提取取得了較好的效果,不僅提高了遙感數據的分割精度,也基本實現了數據處理的自動化?！居⑽恼縁orestresourceinvestigationandmonitoringisthemaincontentofstudyingvegetationcoveragecomditionoftheearth’ssurfaceandglobalecologicalchangecurrently.Andtheinvestigationands
4、tatisticsoftheforestarea,whichisconsideredtobethebasiccontentofforestresourceinvestigationandmonitoring,turnsintojustworkofthepaper.Tostudyandsolvetheproblemofestimatingforestareaisalsotodotheproblemofforestclassificationinhighspatialresolutionremotesensingimage
5、.Toclassifythehighresolutionremotesensingimageandfurthertoextracttheforestpart,aretheconcentrationandmaincontentofthepaper.Thecurrentclassificationinhighresolutionofremotesensingimageistoprocessthepixeldatamainlybythecomputerasthetools,soastoachievethepurposeofc
6、lassifyinggeomorphiccharacteristics.Clusteringanalysistechnologyisthemainresearchcontentforitsuniqueclassificationadvantage.Withthecontinuousdevelopmentofnewtechnology,clusteringanalysismethodsemergedinendlesslyfromthetraditionalK-MeansalgorithmtotheFuzzyC-Means
7、algorithm.Althoughthesemethodsimprovedtheremotesensingimagesegmentationtosomeextentandpromotedtheapplicationofremotesensingtechnology,differentalgorithmshadtheiradvantagesanddisadvantages.Accordingtothefullystudyandanalysisofthedomesticandabroadresearchanddevelo
8、pmentofclassificationmethodsinhighresolutionremotesensingimage,thepaperproposedanadaptiveweightedfuzzyc-meanssegmentationalgorithm,andmadeuseofthefractaldimensionchar
