基于MATLAB的模糊C均值聚类遥感图像智能分类系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现模糊C均值聚类算法，支持遥感图像自动分类。用户可自定义聚类参数，并可扩展引入空间约束与自适应优化，提升分类精度与灵活性。

详 情 说 明

基于模糊C均值聚类（FCM）的自适应遥感图像智能分类系统

项目介绍

本项目实现了一种基于模糊C均值聚类（FCM）算法的遥感图像自动分类系统。系统能够对多光谱或高光谱遥感图像进行像素级分类，支持用户自定义聚类参数，并提供分类精度评估功能。通过引入模糊理论，系统能够有效处理遥感图像中存在的混合像元问题，输出每个像素对各类别的隶属度信息，为遥感图像分析提供更丰富的信息支持。

功能特性

• 自适应聚类分析：支持用户自定义聚类数目、模糊指数、最大迭代次数等关键参数
• 多格式数据支持：可处理TIFF、JPEG、MAT等多种格式的遥感图像数据
• 扩展性设计：预留接口支持算法改进，如引入空间信息约束、自适应权重优化等
• 精度验证功能：支持导入真实地标标签数据，生成混淆矩阵、总体精度（OA）、Kappa系数等评价指标
• 结果可视化：输出模糊隶属度矩阵、硬分类结果图、聚类中心特征与迭代收敛曲线
• 完整处理流程：集成图像预处理、特征提取、聚类分析、结果评估全流程

使用方法

1. 数据准备：准备待分类的遥感图像文件（TIFF/JPEG/MAT格式）
2. 参数设置：根据图像特性设置聚类数目c、模糊指数m、收敛阈值等参数
3. 运行分类：执行主程序启动分类流程
4. 结果分析：查看输出的分类结果图、隶属度矩阵和精度评估报告
5. 精度验证：（可选）提供真实地标标签数据以获得定量精度评价

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 内存要求：建议8GB以上（处理高光谱图像时需更大内存）
• 磁盘空间：至少1GB可用空间用于存储中间结果

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了遥感图像数据的读取与预处理、模糊C均值聚类算法的执行控制、聚类结果的可视化展示以及分类精度的定量评估等功能。该文件作为系统的主要入口，协调各功能模块协同工作，确保从数据输入到结果输出的完整处理链路顺畅执行。