一种融合PSO和Isodata的遥感图像分割新方法
文献类型：期刊论文
| 作者 | 马彩虹 ; 戴芹 ; 刘士彬 |
| 刊名 | 武汉大学学报(信息科学版)
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| 出版日期 | 2012 |
| 页码 | 35-38 |
| 关键词 | PSO算法 Isodata算法 特征距离 遥感图像分割 |
| 中文摘要 | 针对当前遥感图像分割方法存在的缺点,将人工智能领域的粒子群优化方法应用到遥感图像分割方面,提出了一种融合PSO和Isodata的遥感图像分割新方法。对不同分辨率遥感图像的分割实验结果表明,融合PSO和Isodata的遥感图像分割新方法能够自适应确定聚类数目,避免了聚类过程的随机性,使分割结果更加接近实际情况。 |
| 收录类别 | CNKI |
| 公开日期 | 2015-01-04 |
| 源URL | [http://ir.ceode.ac.cn/handle/183411/33546]  |
| 专题 | 遥感与数字地球研究所_中文期刊论文_期刊论文 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 马彩虹,戴芹,刘士彬. 一种融合PSO和Isodata的遥感图像分割新方法[J]. 武汉大学学报(信息科学版),2012:35-38. |
| APA | 马彩虹,戴芹,&刘士彬.(2012).一种融合PSO和Isodata的遥感图像分割新方法.武汉大学学报(信息科学版),35-38. |
| MLA | 马彩虹,et al."一种融合PSO和Isodata的遥感图像分割新方法".武汉大学学报(信息科学版) (2012):35-38. |
入库方式： OAI收割
来源：遥感与数字地球研究所
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