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摘要
遥感图像类内地物的异质性和类间地物的模糊性,造成地物类别归属的不确定性.模糊集理论能够对分类模糊现象进行有效的刻画,而区间值数据模型能够反映类别数据的不确定性.因此,本文结合区间值数据模型与模糊C均值算法,提出一种偏向自适应区间的模糊C均值算法,通过归一化类内均方差调整类别的整体区间宽度,利用偏向因子对数据进行有选择性的动态区间建模,进而增加类内紧凑性与类间边界可分性.实验结果表明,该方法可以有效地应用于SPOT5遥感数据的地物分类,整体分类精度和Kappa系数较现有流行的模糊分类方法均有较大的提升.
