首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

基于粗糙集和模糊聚类的超谱波段约简
引用本文:石红,沈毅,刘志言.基于粗糙集和模糊聚类的超谱波段约简[J].电子与信息学报,2004,26(4):619-624.
作者姓名:石红  沈毅  刘志言
作者单位:哈尔滨工业大学控制工程系,哈尔滨,150001;哈尔滨工业大学控制工程系,哈尔滨,150001;哈尔滨工业大学控制工程系,哈尔滨,150001
基金项目:国家自然科学基金(69904004),教育部跨世纪优秀人才培养计划,高等学校骨干教师资助计划资助课题
摘    要:由于超光谱图像数据量大,维数高给分类识别处理带来不便,该文提出一种可行有效的波段约简方法.通过FCM聚类将原始波段划分为若干等价波段组,然后根据最大隶属度原则只保留每组中具有代表性的波段,达到维数减小的目的。其中,模糊聚类中相似度的定义是基于超谱相邻波段间的相关性,利用粗糙集理论中的处理属性依赖性的方法合理表达出来。实验表明,这一方法既有效地缩减了高维数据,又尽可能少地损失有用信息,保持了原始波段的分类能力。

关 键 词:超谱遥感    粗糙集    模糊聚类    波段约简
文章编号:1009-5896(2004)04-0619-06
收稿时间:2002-12-13
修稿时间:2002年12月13

Hyperspectral Band Reduction Based on Rough Sets and Fuzzy C-Means Clustering
Shi Hong,Shen Yi,Liu Zhi-yan.Hyperspectral Band Reduction Based on Rough Sets and Fuzzy C-Means Clustering[J].Journal of Electronics & Information Technology,2004,26(4):619-624.
Authors:Shi Hong  Shen Yi  Liu Zhi-yan
Affiliation:Dept of Control Eng.,Harbin Institute of Technology Harbin 150001 China
Abstract:A method of hyperspectral band reduction based on Rough Sets (RS) and Fuzzy C-Means (FCM) clustering is proposed, which consists of the following two steps. First, Fuzzy C-Means clustering algorithm is used to classify the original bands into equivalent band groups, which employs the concept of attribute dependency defined in RS to define the distance between a group and the cluster center, viz. the correlatives of adjacent bands. Then the data is reduced by selecting the only one from each group with maximum grade of fuzzy membership. With this approach, great dimension of band is decreased while preserving much wanted information. Simulation results prove the effectiveness of this approach.
Keywords:Hyperspectral remote sensing  Rough Sets(RS)  Fuzzy C-Means(FCM) clustering  Band reduction
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
点击此处可从《电子与信息学报》浏览原始摘要信息
点击此处可从《电子与信息学报》下载全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号