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摘要
遥感影像具有丰富的空间相关信息,而传统的基于像元光谱的聚类算法并不能将空间信息融入聚类,聚类结果往往不好。针对这一问题,本文提出了一种条件随机场模型约束下的模糊C-均值聚类算法,通过邻域像元的分类先验信息对中心像元的类别进行约束从而提取空间相关信息,基于二阶条件随机场将光谱信息和空间相关信息同时融入聚类,并使用环形置信度迭代算法得到像元分类后验概率的全局最优推测。试验证明,本文算法能够有效地保持地物的形状特征,分类精度相比传统算法有所提高。
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单位武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室; 武汉大学
