K-means聚類引導的無人機遙感圖像閾值分類方法.pdf
資料介紹
針對無人機獲取的高分辨率遙感圖像分類需求,提出一種K-means聚類引導的閾值分類方法)。首先計算出無人機遙感圖像數(shù)據(jù)集的Average Silhouette值,作為 K-means的最優(yōu)聚類數(shù)目' 然后對原始圖像進行K-means聚類初分割!對初分割結果中的非目標區(qū)域進行手工剔除' 再對處理之后的新對象進行閾值分割和圖像優(yōu)化!完成對象的提取' 最后對所有處理得到的地物標簽進行合并!實現(xiàn)遙感圖像的識別與分類)。基于 MATLAB/GUI平臺!對提出的分類方法處理步驟進行集成!開發(fā)了無人機遙感圖像分類處理系統(tǒng),可對無人機遙感圖像進行快速處理!實現(xiàn)半自動解譯， 對分類結果進行精度驗證，其總體精度為91.09%，Kappa系數(shù)為0.88,表明該方法用于無人機遙感圖像分類處理!能夠實現(xiàn)地物的精確分類與信息提取.
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