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不同遥感对象 ,光谱曲线的突变点位置差异很大 ,不同尺度的小波变换可有效提取这些突变特征 ,在此基础上 ,用小波特征相关系数描述像素间的近似程度 ,取代一般聚类算法以欧氏距离为基础的聚类概念 ,聚类结果可准确反映遥感对象内容 .基于小波特征抽取和模拟退火的多光谱遥感图象快速聚类算法 ,通过扩展频段 ,增加特征点的个数以丰富类的特性 ;对空间数据进行均匀抽样产生聚类空间 ,采用模拟退火技术和逐步降低聚类规模的方法 ,快速实现全局最优的聚类中心 ;类内评价最优代表作为聚类中心 ,保证类特性的持续性和强壮