【摘 要】
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针对模糊聚类算法的不足,结合差分影像的特点,提出一种基于自适应距离(adaptive distance)和模糊拓扑(fuzzy topology)理论的SAR影像变化检测技术框架(FATCD)。FATCD首先基于
【机 构】
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武汉大学遥感信息工程学院,香港理工大学土地测量及地理资讯学系
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目(41331175);香港理工大学基金项目(1_ZVF2;1-ZVE8)~~
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针对模糊聚类算法的不足,结合差分影像的特点,提出一种基于自适应距离(adaptive distance)和模糊拓扑(fuzzy topology)理论的SAR影像变化检测技术框架(FATCD)。FATCD首先基于自适应距离公式提出一种自适应的样本到聚类中心的距离计算方法,优化了聚类过程中像元隶属度的计算公式,提高了模糊隶属度函数的准确程度;而后利用模糊拓扑理论改进传统去模糊化方式最大隶属度原则,从而增强了去模糊化过程。借助这两点,FATCD提高了模糊聚类变化检测的性能。两组真实SAR影像数据的试验结果表明本文方法可行、有效。
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