基于小波分析的聚类算法在遥感图像分类中的应用研究

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国土资源调查和监测是研究全球生态环境变化的重要内容,其关键点是耕地区域面积的调查与统计,本文基于高分一号(GF-1)遥感卫星拍摄的高空间分辨率遥感图像,围绕高分辨率遥感图像分类方法、算法及其改进,提高耕地区域不同类型地物分类精度展开研究,达到对遥感图像的像素进行数值处理与归类,进而智能提取、分类与识别地貌特征的目的,为估测耕地各个地物覆盖面积提供依据。首先聚类分析技术中,ISODATA算法、K-means算法作为非监督分类算法的代表,因其独特的分类优势和应用广泛性,成为首选;但又因算法的初始聚类中心
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