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基于小波变换的K-means算法在遥感图像分类中的应用研究中期报告.docx

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基于小波变换的K-means算法在遥感图像分类中的应用研究中期报告.docx

上传人:niuww 2024/4/27 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【基于小波变换的K-means算法在遥感图像分类中的应用研究中期报告 】是由【niuww】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于小波变换的K-means算法在遥感图像分类中的应用研究中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。基于小波变换的K-means算法在遥感图像分类中的应用研究中期报告一、研究背景遥感技术在地球环境监测、资源调查、城市规划和农业生产等领域得到了广泛应用。遥感图像分类是遥感应用中的一个关键问题,其主要目的是将遥感图像分为不同的类别,以便对地表物体进行研究和管理。近年来,随着遥感技术的不断发展,图像数据的体积和维度不断增加,传统的遥感图像分类方法逐渐不能满足实际需求。因此,开发新的遥感图像分类方法是当前遥感应用研究的热点之一。小波变换是一种有效的信号处理方法,具有时频分析和多分辨率分析的特点。在遥感图像分类中,小波变换可以用来提取遥感图像中的特征信息。K-means算法是一种典型的聚类算法,可以将遥感图像分为不同的类别。因此,将小波变换和K-means算法相结合,可以实现对遥感图像的有效分类。二、研究内容本研究的主要内容是基于小波变换的K-means算法在遥感图像分类中的应用研究。具体研究内容包括以下几个方面::采用小波变换对遥感图像进行处理,提取小波系数作为特征向量。:对原始数据进行预处理,包括去除噪声、图像增强和归一化等操作。-means算法分类:采用K-means算法对特征向量进行分类。:对K-means算法中的参数进行选择,包括聚类数目和初始聚类中心的选取等。:对分类结果进行评估,包括计算分类精度和绘制分类图等。三、研究进展目前,本研究已经完成了小波变换特征提取和数据预处理两个方面的研究工作。具体来说,我们采用了离散小波变换和最大值小波系数挑选方法来提取遥感图像的特征信息,并使用了中值滤波、直方图均衡化和归一化等方法进行数据预处理。此外,我们还对遥感图像进行了可视化分析,对图像结构和特征进行了分析和描述。下一步,我们将重点开展K-means算法分类和参数选择两个方面的研究工作。具体来说,我们将对多个聚类数目进行比较,选择最优的聚类数目和初始聚类中心选取方法,并采用交叉验证等方法对分类结果进行评估和优化。四、研究意义本研究的主要意义在于,提出一种基于小波变换的K-means算法遥感图像分类方法,该方法具有以下几个方面的优点:,在特征选择方面具有很大的优势。-means算法进行聚类,并能够自动确定聚类数目和初始聚类中心,具有很高的分类精度。,可以广泛应用于遥感图像分类领域。因此,本研究成果对于推进遥感图像分类技术的发展,提高遥感应用的效益和质量具有很重要的意义。