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摘要
针对传统EnFCM(Enhanced Fuzzy C-means)算法在图像分割时多只考虑图像的灰度特征，导致该算法用于遥感林地图像分割提取时结果不够理想，提出一种基于PCA多特征融合的EnFCM遥感林地提取方法。首先对图像进行直方图均衡化处理，提高图像对比度；其次提取图像的纹理及边缘特征，利用PCA技术生成多特征融合的像素图像，以该融合特征替代单一灰度特征作为衡量像素差异的特征约束；最后利用改进的特征距离度量公式计算像素点与聚类中心的相似性，完成聚类分割。实验结果表明，与专家手绘统计的林地面积相比，误差在1.5%到4%之间，可以得到较高精度的分割提取结果。
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