K-means聚类引导的无人机遥感图像阈值分类方法.pdf
资料介绍
针对无人机获取的高分辨率遥感图像分类需求,提出一种K-means聚类引导的阈值分类方法)。首先计算出无人机遥感图像数据集的Average Silhouette值,作为 K-means的最优聚类数目' 然后对原始图像进行K-means聚类初分割!对初分割结果中的非目标区域进行手工剔除' 再对处理之后的新对象进行阈值分割和图像优化!完成对象的提取' 最后对所有处理得到的地物标签进行合并!实现遥感图像的识别与分类)。基于 MATLAB/GUI平台!对提出的分类方法处理步骤进行集成!开发了无人机遥感图像分类处理系统,可对无人机遥感图像进行快速处理!实现半自动解译， 对分类结果进行精度验证，其总体精度为91.09%，Kappa系数为0.88,表明该方法用于无人机遥感图像分类处理!能够实现地物的精确分类与信息提取.
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