【摘 要】
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在研究K均值聚类算法的基础上,采用小波变换辅助K均值算法对遥感影像进行分类,以此提高遥感影像的分类精度.以云南省玉溪市抚仙湖附近地区作为研究区,结合研究区的具体情况,
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在研究K均值聚类算法的基础上,采用小波变换辅助K均值算法对遥感影像进行分类,以此提高遥感影像的分类精度.以云南省玉溪市抚仙湖附近地区作为研究区,结合研究区的具体情况,根据查维茨最佳指数因子法OIF计算得到遥感影像的最佳波段组合,并通过对各类地物的样本图像和遥感影像进行二维小波分解,得出样本特征向量;然后利用K均值算法结合样本特征向量对遥感影像进行分类,得到分类结果并进行精度验证.再与单纯采用K均值算法的分类结果进行对比分析,结果表明：其总体精度和Kappa系数分别达到83.74%、0.7753,比单纯采用
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